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基于差异进化支持向量机的坑外土体沉降预测
被引量：
26
1
作者
崔铁军
马云东
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期83-89,共7页
就用支持向量机(SVM)预测基坑外土体沉降而言,通过差异进化(DE)算法构造适合的决策函数十分重要。在确定坑外土体沉降函数的基本形式下,进行参数反演。后将得到的解析式作为SVM的决策函数,再进行核函数转换,从而使SVM的曲线拟合更加快速...
就用支持向量机(SVM)预测基坑外土体沉降而言,通过差异进化(DE)算法构造适合的决策函数十分重要。在确定坑外土体沉降函数的基本形式下,进行参数反演。后将得到的解析式作为SVM的决策函数,再进行核函数转换,从而使SVM的曲线拟合更加快速,预测更加准确。对大连地铁湾家车站基坑坑外土体的沉降数据的分析及预测的结果表明,使用SVM-DE算法在计算数据量、计算消耗时间和预测精度方面优于2种方法单独使用。
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关键词
坑外土体沉降
支持向量机(SVM)
差异进化(DE)算法
拟合决策函数
沉降预测
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题名
基于差异进化支持向量机的坑外土体沉降预测
被引量：
26
1
作者
崔铁军
马云东
机构
辽宁工程技术大学安全科学与工程学院
大连交通大学辽宁省隧道与地下结构工程技术研究中心
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期83-89,共7页
基金
国家自然科学基金资助(51050003)
辽宁省自然科学基金资助(201202022)
大连市科技计划项目(2011E15SF118)
文摘
就用支持向量机(SVM)预测基坑外土体沉降而言,通过差异进化(DE)算法构造适合的决策函数十分重要。在确定坑外土体沉降函数的基本形式下,进行参数反演。后将得到的解析式作为SVM的决策函数,再进行核函数转换,从而使SVM的曲线拟合更加快速,预测更加准确。对大连地铁湾家车站基坑坑外土体的沉降数据的分析及预测的结果表明,使用SVM-DE算法在计算数据量、计算消耗时间和预测精度方面优于2种方法单独使用。
关键词
坑外土体沉降
支持向量机(SVM)
差异进化(DE)算法
拟合决策函数
沉降预测
Keywords
soil settlement outside pit
support vector machine （SVM）
difference evolutionary （DE） algorithm
fitting decision function
settlement prediction
分类号
X948 [环境科学与工程—安全科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于差异进化支持向量机的坑外土体沉降预测
崔铁军
马云东
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013
26
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