支持向量机在砂土液化预测中的应用研究

• 作者: 林建华 陈荣淋 黄群贤
• 来源期刊: 中国地质灾害与防治学报
• 关键词: 支持向量机 砂土液化 预测模型 线性分类算法 非线性分类算法
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 15-18,23
• 页数: 5页
• 分类号: P642.11|P642.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8035.2005.02.003

摘要

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.根据支持向量机线性分类和可以具有不同核函数的非线性分类两种算法,建立了砂土液化预测模型,并且运用Matlab语言编写了程序.通过试算和分析比较得到了最佳模型,最佳模型的预测结果与实际液化情况基本上一致.认为支持向量机算法无论在学习或者预测精度方面都有很大的优越性,而基于支持向量机理论建立的砂土液化预测模型是可行的,且可以较为准确地实现砂土液化的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄群贤	华侨大学土木工程学院	53	513	12.0	22.0
2	林建华	华侨大学土木工程学院	26	347	10.0	18.0
3	陈荣淋	华侨大学土木工程学院	9	34	2.0	5.0