Slope stability prediction based on IPOARF algorithm: A case study of Lala Copper Mine, Sichuan, China

算法 理论(学习稳定性) 水准点(测量) 计算机科学 数据挖掘 边坡稳定性 随机森林 多目标优化 分位数 粗集 人工智能 数学 机器学习 工程类 地质学 统计 岩土工程 大地测量学
作者
Mingliang Li,Kegang Li,Qingci Qin,Rui Yue
出处
期刊:Expert Systems With Applications [Elsevier BV]
卷期号:229: 120595-120595 被引量:6
标识
DOI:10.1016/j.eswa.2023.120595
摘要

This paper proposes an intelligent slope stability prediction method based on the improved pelican optimization algorithm (IPOA) and the optimization random forest (RF) algorithm to reduce disasters and accidents caused by slope instability. First, exploratory data analysis (EDA) is performed using correlation diagrams, heat maps under different states, box plots, histograms, and quantile–quantile (Q-Q) diagrams of variables, followed by establishing a high-quality data set for slope engineering cases and an index system for slope stability prediction. Second, 10 benchmark functions reveal that the IPOA algorithm outperforms other algorithms. Accordingly, this paper develops a slope stability prediction model based on the IPOARF algorithm. Afterward, a set of intelligent slope stability prediction systems is created using MATLAB tools and applied to Lala Copper Mine in Sichuan Province. Finally, this paper compares the accuracy of various models and subjects the proposed model to additional testing. The results reveal that the prediction model based on improved IPOA and RF algorithms is reliable and effective, with an accuracy of up to 90.4%, which can serve as a solid technical basis for slope instability disaster prediction in geotechnical engineering.
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