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隧道洞室地基稳定性进化支持向量机识别
被引量：
3
1
作者
胡军
李俊杰
康飞
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2007年第5期703-705,共3页
针对隧道洞室地基稳定性的影响因素较多,计算复杂的情况,为了快速评价洞室地基的稳定性,选择合理的洞室开挖方案,加快施工进度,提出一种基于支持向量回归(SVR)算法的洞室地基稳定性识别方法。支持向量机(SVM)具有结构简单、学习泛化能...
针对隧道洞室地基稳定性的影响因素较多,计算复杂的情况,为了快速评价洞室地基的稳定性,选择合理的洞室开挖方案,加快施工进度,提出一种基于支持向量回归(SVR)算法的洞室地基稳定性识别方法。支持向量机(SVM)具有结构简单、学习泛化能力强等优点,采用遗传算法结合交叉验证法选择模型参数,提高了预测精度。以重庆小什字车站洞室地基为例,验证了建立的进化支持向量回归模型能够快速、准确的获取不同方案下的洞室地基安全系数,进而评价其稳定性,且预测结果比模糊神经网络预测结果要好,结果表明该方法是可行的。
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关键词
遗传算法
交叉验证法
支持向量机
隧道
洞室地基
稳定性识别
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职称材料
题名
隧道洞室地基稳定性进化支持向量机识别
被引量：
3
1
作者
胡军
李俊杰
康飞
机构
大连理工大学土木水利学院
出处
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2007年第5期703-705,共3页
基金
国家电力公司科学技术资助项目(SP-2002-03-50-04(01)
文摘
针对隧道洞室地基稳定性的影响因素较多,计算复杂的情况,为了快速评价洞室地基的稳定性,选择合理的洞室开挖方案,加快施工进度,提出一种基于支持向量回归(SVR)算法的洞室地基稳定性识别方法。支持向量机(SVM)具有结构简单、学习泛化能力强等优点,采用遗传算法结合交叉验证法选择模型参数,提高了预测精度。以重庆小什字车站洞室地基为例,验证了建立的进化支持向量回归模型能够快速、准确的获取不同方案下的洞室地基安全系数,进而评价其稳定性,且预测结果比模糊神经网络预测结果要好,结果表明该方法是可行的。
关键词
遗传算法
交叉验证法
支持向量机
隧道
洞室地基
稳定性识别
Keywords
genetic algorithms
cross validation
support vector machines
tunnel
cavern foundation
stability recognition
分类号
U451 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
隧道洞室地基稳定性进化支持向量机识别
胡军
李俊杰
康飞
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2007
3
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参考文献
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