基于融合算法的土石混合体斜坡稳定性预测

土石混合体是物理力学性质较为复杂的地质材料,因此该类斜坡的稳定性评价是工程地质领域的重要课题。为提高斜坡稳定性预测的能力,本文将粒子群算法和果蝇优化算法相互耦合,形成融合算法,并结合机器学习模型,使用决定系数、均方误差和平均绝对误差3个评价指标,构建并评价土石混合体斜坡稳定性的预测模型,最终采用基于融合算法的梯度提升决策树模型对输入参数进行了重要性分析。结果表明:(1)相比于粒子群和果蝇优化算法,融合算法能够有效优化机器学习模型的参数,从而较为明显地提升模型预测精度。(2)基于融合算法的梯度提升决策树模型预测精度最高,达到93.33%,明显优于融合算法下的决策树模型和Stacking模型。(3)影响土石混合体斜坡稳定性的结构因素,其重要性从高到低分别为基覆面倾角、含石率、总体坡角、坡高。     

国土资源与地质环境健康指数（LRGE-HI）的构建

国土资源与地质环境健康指数是利用监测及统计指标构建的一张国土资源与地质环境的“体检表”.本文论述了国土资源与地质环境健康指数的含义,探讨了国土资源与地质环境健康指数的实现途径、表达方式以及必备的工作基础,并以宁夏石嘴山市2005年和2010年统计、监测数据为基础进行了实证研究.该项研究成果为国土资源部门宏观判断国土资源与地质环境态势提供了一个有效途径.