基于数据挖掘的支持向量机围岩分类方法研究

• 作者: 戴岚欣 杨帆 许强
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 交通运输
• 关键词: 围岩 分类 支持向量机 数据挖掘 二叉树
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 工程建设管理
• 页码范围: 135-138
• 页数: 4页
• 分类号: U452.1+2|TV223.1
• 字数: 3425字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2017.07.030

摘要

针对围岩分类问题,提出了一种依据数据挖掘技术,采用二叉树支持向量机的智能围岩分类方法.该方法选择9项影响围岩分类的主要指标,利用SPSS Modeler数据挖掘工具构建SVM分类拟合模型,对围岩数据进行分类和预测,以实现快速智能化决策输出.研究结果表明:基于数据挖掘的支持向量机围岩分类方法可以很好地解决小样本、非线性、高维数的问题,该方法科学可行、可视性强、准确率高,应用前景广阔.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许强	成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室	315	6378	40.0	68.0
2	杨帆	成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室	21	27	3.0	4.0
3	戴岚欣	成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室	4	7	2.0	2.0