基于三维数值模拟-SVM非线性模型的大型洞室群围岩参数进化识别

• 作者: 姜谙男
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 关键词: 岩土力学 参数进化识别 三维数值模拟 大型洞室群 支持向量机
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 页码范围: 97-101
• 页数: 5页
• 分类号: TU45
• 字数: 3366字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-1243.2006.05.021

摘要

对于大型洞室群工程,基于三维数值模型进行力学参数识别具有重要意义,但三维数值模拟正算过程需消耗大量时间,且解容易限于局部最小,传统优化方法受到限制.为解决上述问题,本文在已有研究基础上,引入支持向量机和遗传算法,提出了一种新的力学参数识别方法--基于三维数值模拟-SVM非线性模型的洞室围岩参数进化识别方法.将该方法应用于清江水布垭电站地下厂房工程的围岩参数识别,获得了令人满意的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜谙男	大连海事大学交通工程与物流学院	91	570	12.0	20.0