PSO优化的SVM旋压触探岩土识别方法

• 作者: 王莉静 贾欣蔚 郗涛
• 来源期刊: 中国测试
• 学科: 工学
• 关键词: 旋压触探 岩土识别 粒子群 支持向量机
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 测试仪器
• 页码范围: 91-95,102
• 页数: 6页
• 分类号: TU413
• 字数: 3578字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11857/j.issn.1674-5124.2018070012

摘要

针对现有的旋压触探测量精确度不高,没有准确的土力学模型的问题,该文提出基于支持向量分类机的岩土识别方法,并且用粒子群寻优算法来确定支持向量机的惩罚因子和核函数参数.首先,根据旋压触探勘测的实际情况,选取锥尖阻力、侧壁阻力、摩阻比、探杆倾斜角、岩土温度及湿度等参数构建旋压触探分析的指标决策体系;其次,基于粒子群寻优算法和支持向量分类机,建立岩土测试指标和土力学指标映射体系;最后在天津某地进行5次实地勘测,通过得到的静力触探和旋压触探的711组对比数据,进行该方法的验证,其分类结果准确率大于96％,符合实际工程的需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郗涛	天津工业大学机械工程学院	15	55	5.0	7.0
2	王莉静	天津城建大学控制与机械工程学院	6	7	1.0	2.0
3	贾欣蔚	天津工业大学机械工程学院	2	0	0.0	0.0