基于 PSO优化的支持向量机在软土路基沉降数据处理中的应用

• 作者: 任泰明 王江荣 袁维红 赵睿
• 来源期刊: 工程质量
• 学科: 工学
• 关键词: 软土路基沉降 支持向量机 PSO优化算法 沉降预测
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 研究探索
• 页码范围: 26-29
• 页数: 4页
• 分类号: TU447
• 字数: 2215字
• 语种: 中文

摘要

软土路基沉降预测是一个少样本、非线性、高维数据处理问题，支持向量机能够较好地解决这类问题。为了克服该理论方法在实际应用中存在惩罚因子C和核函数参数σ?选取不当导致模型预测精度不高的问题，采用粒子群优化算法 PSO对模型参数C和σ?进行优化。工程实例表明经 PSO优化的支持向量机具有较高的精确度，预测效果优于非 PSO优化的支持向量机，也优于GRNN网络和 BP神经网络的预测结果，值得工程技术人员借鉴。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁维红	兰州石化职业技术学院土木工程系	35	63	3.0	6.0
2	王江荣	兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系	111	264	7.0	9.0
3	任泰明	兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系	51	111	5.0	6.0
4	赵睿	兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系	47	70	4.0	5.0