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基于DE-SVM的围岩支护模式识别设计方法研究
基于DE-SVM的围岩支护模式识别设计方法研究
作者:
姜谙男
赵文
金路
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
地下工程
支护方案
模式识别
支持向量机
差异进化算法
摘要:
地下工程地质环境复杂和基础信息匮乏,围岩的地质结构参数与稳定性之间具有复杂的非线性关系.基于差异进化(DE)算法和支持向量机(SVM)提出了一种围岩支护的模式识别设计方法,通过支持向量机对收集代表性样本数据的学习,建立地质结构参数与支护类型的映射关系,即可以自动地根据围岩地质特征进行支护类别的设计.由于支持向量机的惩罚因子和核参数的选取对其预测精度有较大影响.引入全局智能优化算法--差异进化算法对上述参数进行优化,获得支持向量机的最佳预测模型.该方法克服了传统神经网络的过学习和一般支持向量机参数选取盲目的问题.通过工程实例的计算分析,说明该方法是可行的,能获得满意的效果.
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文献信息
篇名
基于DE-SVM的围岩支护模式识别设计方法研究
来源期刊
长江科学院院报
学科
工学
关键词
地下工程
支护方案
模式识别
支持向量机
差异进化算法
年,卷(期)
2008,(5)
所属期刊栏目
岩体工程开挖、加固与监测
研究方向
页码范围
144-147
页数
4页
分类号
TV554.12
字数
2915字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1001-5485.2008.05.033
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
赵文
东北大学资源与土木工程学院
116
1247
18.0
30.0
2
姜谙男
大连海事大学交通与物流工程学院
91
570
12.0
20.0
3
金路
东北大学资源与土木工程学院
2
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2019(1)
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研究主题发展历程
节点文献
地下工程
支护方案
模式识别
支持向量机
差异进化算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
长江科学院院报
主办单位:
长江科学院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-5485
CN:
42-1171/TV
开本:
大16开
出版地:
武汉市汉口赵家条九万方
邮发代号:
38-147
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
5250
总下载数(次)
6
总被引数(次)
40693
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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