印度理工学院Samui教授作“Concept of Hybrid machine learning models and applications in geotechnical engineering”学术报告

2021年1月29日下午，应重庆大学土木工程副院长仉文岗教授的邀请，印度理工学院的Samui教授在腾讯会议上以“Concept of Hybrid machine learning models and applications in geotechnical engineering（混合机器学习模型的概念及其在岩土工程中的应用）”为主题为大家带来了一场精彩的学术报告。

报告首先向大家介绍了各种优化算法，例如粒子群优化（PSO）、平衡优化器（EO）、改进的平衡优化器（MEO），基于生物地理学的优化（BBO）、萤火虫优化算法（FF）等。报告随后介绍了混合人工神经网络（ANN）和极限学习机（ELM）的工作机理。然后Samui教授介绍了其利用元启发式优化算法（MOA）开发的混合机器学习算法在预测（土的）压缩指数和热导率方面的表现。

对于土的压缩指数的预测，Samui教授将所提出的ELM-MEO模型的性能与ELM、基于人工神经网络（ANN）的EO（ELM-EO和ANN-EO）、基于ELM和基于ANN的粒子群优化（ELM）算法、基于ANN的MEO、随机森林（RF），梯度提升机（GBM）算法、遗传算法（GP）等模型进行了比较。对于导热系数的预测，Samui教授通过结果展示了其提出的ANN-APSO和ANN-IPSO模型的预测效果最佳。

最后，师生们就相关问题与Samui教授积极展开了讨论。