SVM在高层建筑施工安全风险分类中的应用

曹秀峰; 申建红; 杜怡萱

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在调查表的基础上,根据调查数据使用蒙特卡洛模拟生成类似调查样本分布的随机数,使用支持向量机(SVM)对部分随机数进行模拟训练,建立分类模型,再通过其余的随机数进行测试,以此来验证SVM对调查数据分类的可行性.模拟数据分类结果表明,支持向量机对模拟数据的分类具有极高的准确性.将调查所得的风险数据利用SVM进行风险因素影响程度的分类,选取径向基函数作为核函数对调查数据训练学习,并用测试集进行了测试,测试结果的准确率为98.666 6％.

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来源
《青岛理工大学学报》 |2013年第3期|22-26|共5页
作者
曹秀峰; 申建红; 杜怡萱;
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作者单位

青岛理工大学管理学院,青岛266520;

青岛理工大学管理学院,青岛266520;

青岛理工大学管理学院,青岛266520;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类高层建筑施工、施工机械与设备;其他;
关键词
支持向量机; 蒙特卡洛模拟; 径向基核函数; 风险分类;

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