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边坡位移非线性时间序列采用支持向量机算法的智能建模与预测研究
被引量：
66
1
作者
刘开云
乔春生
滕文彦
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第1期57-61,共5页
介绍了人工智能领域最新的基于结构风险最小化原理的数据挖掘算法———支持向量机算法,运用Matlab语言编写了程序,采用不同的核函数对具体的边坡工程实例作了计算,并将人工神经元网络计算结果与之对比,可见无论是在学习或预测精度方面...
介绍了人工智能领域最新的基于结构风险最小化原理的数据挖掘算法———支持向量机算法,运用Matlab语言编写了程序,采用不同的核函数对具体的边坡工程实例作了计算,并将人工神经元网络计算结果与之对比,可见无论是在学习或预测精度方面,支持向量机算法较基于经验风险最小化原理的人工神经元网络算法都有很大的优越性,可以运用于实际工程。
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关键词
边坡
位移
非线性
时间序列
支持向量机
回归算法
位移预测
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职称材料
题名
边坡位移非线性时间序列采用支持向量机算法的智能建模与预测研究
被引量：
66
1
作者
刘开云
乔春生
滕文彦
机构
北京交通大学
土木
建筑
工程
学院
石家庄铁路工程职业技术学院土木工程系
出处
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第1期57-61,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(50078002)
文摘
介绍了人工智能领域最新的基于结构风险最小化原理的数据挖掘算法———支持向量机算法,运用Matlab语言编写了程序,采用不同的核函数对具体的边坡工程实例作了计算,并将人工神经元网络计算结果与之对比,可见无论是在学习或预测精度方面,支持向量机算法较基于经验风险最小化原理的人工神经元网络算法都有很大的优越性,可以运用于实际工程。
关键词
边坡
位移
非线性
时间序列
支持向量机
回归算法
位移预测
Keywords
data mining
support vector machine
regression algorithm
machine learning
displacement prediction
分类号
TU457 [建筑科学—岩土工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
边坡位移非线性时间序列采用支持向量机算法的智能建模与预测研究
刘开云
乔春生
滕文彦
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
66
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