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膨胀土胀缩变形量的人工神经网络预测模型 被引量:8
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作者 张向东 汪东林 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2004年第4期466-468,共3页
膨胀土的膨胀特性会对工程造成很大的危害,对膨胀土的膨胀量进行预测具有重要的现实意义。针对膨胀土特殊工程性质,分析了胀缩变形量的影响因素。结合人工神经网络原理,建造了膨胀土胀缩变形量的人工神经网络预测模型。采用 BP 神经网... 膨胀土的膨胀特性会对工程造成很大的危害,对膨胀土的膨胀量进行预测具有重要的现实意义。针对膨胀土特殊工程性质,分析了胀缩变形量的影响因素。结合人工神经网络原理,建造了膨胀土胀缩变形量的人工神经网络预测模型。采用 BP 神经网络和所建造的数学模型,对膨胀土的胀缩变形量进行预测。结果表明,该模型映射精度较高,有较好的实际应用价值。 展开更多
关键词 膨胀土 胀缩变形 神经网络:预测
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洪水灾情SVM评估模型 被引量:1
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作者 田俊峰 吴丽 《水文》 CSCD 北大核心 2009年第1期66-68,共3页
为解决单项洪水灾情等级评价指标结果的不相容问题,提高综合评价的精度,本文利用支持向量机分类算法,将洪水灾情非线性、高维评价样本指标通过映射转换为高维空间的线性问题,选取径向基函数作为模型的核函数,建立洪水灾情的支持向量机... 为解决单项洪水灾情等级评价指标结果的不相容问题,提高综合评价的精度,本文利用支持向量机分类算法,将洪水灾情非线性、高维评价样本指标通过映射转换为高维空间的线性问题,选取径向基函数作为模型的核函数,建立洪水灾情的支持向量机分类模型,实例证明该方法简便、适用性强,为洪水灾情评价提供了新的途径。 展开更多
关键词 支持向量机 核函数 洪水灾情 评估
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