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摘要:
针对现阶段围岩分级方法存在的主要问题,提出隧道围岩分级的遗传-支持向量分类方法.结合佛岭隧道施工期围岩分级实践,以公路隧道设计规范BQ分级为基准,分别采用岩石回弹强度和掌子面状态替代饱和单轴抗压强度和地应力状态,并增加节理延展性观察的定性指标,在大量现场测试和室内试验的基础上,给出每个分级指标的现场快速测试方法,并以分级结果作为遗传-支持向量分类算法的训练样本,建立隧道围岩分级的遗传-支持向量分类智能模型.佛岭隧道围岩分级实例表明:该模型分级结果与现场勘测基本一致,且较遗传-神经网络模型有更高的分级准确性,为隧道围岩分级提供一种方法.
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文献信息
篇名 隧道围岩分级的遗传-支持向量分类耦合模型
来源期刊 铁道学报 学科 交通运输
关键词 隧道工程 围岩分级 人工智能 遗传-支持向量分类算法 稳定性分析
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 铁道工程
研究方向 页码范围 108-114
页数 7页 分类号 U459.5
字数 5312字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-8360.2013.01.017
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 刘保国 北京交通大学土木建筑工程学院 64 803 15.0 25.0
2 方昱 北京交通大学土木建筑工程学院 7 79 6.0 7.0
6 刘开云 北京交通大学土木建筑工程学院 41 694 14.0 25.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
隧道工程
围岩分级
人工智能
遗传-支持向量分类算法
稳定性分析
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
铁道学报
月刊
1001-8360
11-2104/U
大16开
北京复兴路10号
2-308
1979
chi
出版文献量(篇)
4684
总下载数(次)
8
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
论文1v1指导