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基于GA-SVM的隧道围岩分类研究
基于GA-SVM的隧道围岩分类研究
作者:
于凤娥
温廷新
田煜晨
邵良杉
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
隧道工程
隧道围岩分类
遗传算法
因子分析
支持向量机
摘要:
隧道工程围岩的类别是评价隧道工程地质条件的一个综合性量化指标,是进行隧道工程建设的基础.为快速、有效地判别围岩类型,提出了将因子分析(FA)与改进的支持向量机(GA-SVM)相结合的隧洞围岩分类模型.首先,根据岩体岩性、地质构造、岩体结构等特性,选取岩石质量指标、完整性系数、单轴饱和抗压强度、纵波波速、弹性抗力系数和结构面摩擦系数6个指标作为隧洞围岩分类的初始判别指标.其次,采用因子分析理论对原始指标变量进行属性约简,提取了公共因子,减少了判别指标之间信息冗余.最后,利用遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)的惩罚因子C和核函数参数σ,并将提取出的公共因子作为GA-SVM模型的输入变量,建立了基于因子分析的GA-SVM隧洞围岩分类模型.将现场勘测的29组围岩数据作为训练数据,另用7组数据作为测试数据,同时将该模型分类结果与SVM、BPNN、FDA模型分类结果进行了对比.结果表明:因子分析可以有效地提取围岩分类指标,降低指标间信息重复度;利用GA优化参数可以提高SVM模型的精度与泛化能力;用该模型预测隧洞围岩的类别与实际分类相吻合,其错误预测率为0,研究成果可为隧洞围岩快速分类提供一种新思路.
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篇名
基于GA-SVM的隧道围岩分类研究
来源期刊
公路交通科技
学科
交通运输
关键词
隧道工程
隧道围岩分类
遗传算法
因子分析
支持向量机
年,卷(期)
2018,(9)
所属期刊栏目
桥隧工程
研究方向
页码范围
63-70
页数
8页
分类号
U451+.2
字数
5756字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1002-0268.2018.09.010
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
邵良杉
辽宁工程技术大学系统工程研究所
189
1464
18.0
27.0
2
温廷新
辽宁工程技术大学系统工程研究所
68
340
10.0
14.0
3
于凤娥
辽宁工程技术大学系统工程研究所
6
30
4.0
5.0
4
田煜晨
辽宁工程技术大学工商管理学院
2
11
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2.0
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引证文献(4)
二级引证文献(1)
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因子分析
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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
公路交通科技
主办单位:
交通运输部公路科学研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-0268
CN:
11-2279/U
开本:
大16开
出版地:
北京市西土城路8号
邮发代号:
2-480
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
6909
总下载数(次)
12
总被引数(次)
107459
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