公路软基沉降预测的支持向量机模型

• 作者: 俞亭超 吴小刚 张土乔 黄亚东
• 来源期刊: 岩土力学
• 关键词: 公路软基 支持向量机(SVM) 沉降 预测
• 年，卷（期）: 2005,（12）
• 页码范围: 1987-1990
• 页数: 4页
• 分类号: U416.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7598.2005.12.025

摘要

提出了基于支持向量机(SVM)模型对公路软基沉降进行预测的一种新方法,工程实例预测结果表明,在同样的训练均方误差下,SVM模型预测能力要优于BP神经网络模型,同时该模型能够综合利用分级加载过程中的沉降观测数据作为训练样本集,比仅依靠预压期内部分实测沉降数据的双曲线法更能反映地基土的变形趋势.因此,将建立的SVM模型应用于公路软基沉降预测能够更准确地反映实际沉降过程.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张土乔	浙江大学土木工程学系	165	3540	33.0	52.0
2	吴小刚	浙江大学土木工程学系	39	779	17.0	27.0
3	黄亚东	浙江大学土木工程学系	17	257	8.0	16.0
4	俞亭超	浙江大学土木工程学系	39	284	11.0	15.0