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基于GA-SVM的深水群桩基础桩顶轴力预测
基于GA-SVM的深水群桩基础桩顶轴力预测
作者:
张文海
王晓朋
陈兵
黄伟杰
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
深水群桩基础
支持向量机
遗传算法
轴力预测
摘要:
对深水群桩基桩轴力进行精确地预测是评价基础安全稳定性的重要考量依据,由于深水群桩基础的受力状态与群桩基础所处的环境呈现出复杂非线性关系.该文在某大桥运营期原型监测数据的基础上,引入遗传算法优化支持向量机模型,深入分析影响基桩轴力变化的环境因素,建立了多因素基桩轴力预测模型,并将预测结果与传统SVM模型、RBF神经网络模型进行对比.研究表明,与SVM、RBF的预测结果相比,GA-SVM模型预测精度更高,在轴力变化不同的四根桩上预测都很稳健,具有更强的泛化能力,在大型深水群桩基础的轴力预测中具有一定的工程应用价值.
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篇名
基于GA-SVM的深水群桩基础桩顶轴力预测
来源期刊
勘察科学技术
学科
关键词
深水群桩基础
支持向量机
遗传算法
轴力预测
年,卷(期)
2016,(1)
所属期刊栏目
理论与技术
研究方向
页码范围
6-9,29
页数
5页
分类号
字数
2436字
语种
中文
DOI
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陈兵
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黄伟杰
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勘察科学技术
主办单位:
中勘冶金勘察设计研究院有限责任公司
出版周期:
双月刊
ISSN:
1001-3946
CN:
13-1100/TF
开本:
大16开
出版地:
河北保定市东风中路1285号
邮发代号:
18-153
创刊时间:
1983
语种:
chi
出版文献量(篇)
2274
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3
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