基于DE-SVM的围岩支护模式识别设计方法研究

金路; 姜谙男; 赵文

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基于DE-SVM的围岩支护模式识别设计方法研究

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摘要

地下工程地质环境复杂和基础信息匮乏,围岩的地质结构参数与稳定性之间具有复杂的非线性关系.基于差异进化(DE)算法和支持向量机(SVM)提出了一种围岩支护的模式识别设计方法,通过支持向量机对收集代表性样本数据的学习,建立地质结构参数与支护类型的映射关系,即可以自动地根据围岩地质特征进行支护类别的设计.由于支持向量机的惩罚因子和核参数的选取对其预测精度有较大影响.引入全局智能优化算法--差异进化算法对上述参数进行优化,获得支持向量机的最佳预测模型.该方法克服了传统神经网络的过学习和一般支持向量机参数选取盲目的问题.通过工程实例的计算分析,说明该方法是可行的,能获得满意的效果.

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来源
《长江科学院院报》 |2008年第5期|144-147|共4页
作者
金路; 姜谙男; 赵文;
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作者单位

东北大学,资源与土木工程学院,沈阳,110004;

大连海事大学,交通与物流工程学院,辽宁,大连,116026;

东北大学,资源与土木工程学院,沈阳,110004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TV554.12;
关键词
地下工程; 支护方案; 模式识别; 支持向量机; 差异进化算法;

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