基于蚁群优化支持向量机的公路隧道围岩变形预测模型及应用

• 作者: 邱志刚
• 来源期刊: 隧道建设
• 学科: 交通运输
• 关键词: 隧道工程 围岩 变形预测 支持向量机 蚁群算法 参数优化
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与探索
• 页码范围: 13-18
• 页数: 6页
• 分类号: U45
• 字数: 7268字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3973/j.issn.1672-741X.2014.01.003

摘要

为及时掌握隧道施工中围岩变形趋势以便采取措施加以控制,采用基于结构风险最小化的支持向量机(SVM)进行预测.介绍支持向量机的基本原理,研究蚁群算法(ACO)实现支持向量机参数优化的方法,构建ACOSYM模型.对某公路隧道随机选取的2个监测断面的预测结果表明,该模型预测精度较高,泛化性能较好,用蚁群算法进行SVM参数优选是一种简单、优选的方法,可以有效指导隧道的施工.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱志刚		2	14	2.0	2.0