软岩工程支护的双层SVM的智能设计方法

• 作者: 乔春生 滕文彦 胡宇庭
• 来源期刊: 北京科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 软岩工程 支护设计 支持向量机 机器学习 回归预测
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 矿业与环境工程
• 页码范围: 395-398
• 页数: 4页
• 分类号: TD350.1|TP391.4
• 字数: 4138字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-053X.2005.04.003

摘要

将一种机器学习算法--支持向量机引入到软岩工程支护设计领域,并根据问题需要提出了一种支持向量机回归算法且编制了相应的计算程序.工程算例证明,这种算法在学习样本数量很少的情况下就可以得到很高的预测精度,且具有推广性能好的优点,避免了人工神经元由于存在过学习问题而带来的网络参数难以确定的弊病,为类似工程的支护设计提供了一种新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔春生	北京交通大学土木建筑工程学院	57	944	17.0	29.0
2	滕文彦	北京交通大学土木建筑工程学院	3	54	2.0	3.0
6	胡宇庭	石家庄铁路职业技术学院土木工程系	20	104	4.0	9.0