›› 2003, Vol. 24 ›› Issue (4): 631-633.
赵洪波,冯夏庭,李邵军,尹顺德
ZHAO Hong-bo, FENG Xia-ting, LI Shao-jun, YIN Shun-de
摘要: 将进化支持向量机方法用于边坡变形规律的研究,用遗传算法搜索支持向量机最优参数,避免了人为选择支持向量机参数的盲目性,提高了支持向量机的推广预测能力。利用这种方法预测边坡变形规律,并与监测到的历史数据进行对比,以便工程技术人员及时调整设计方案和施工,维护边坡的稳定性。工程实例表明,该方法具有预测精度高和实时性等特点,具有广阔的应用前景。
中图分类号:
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[13] | 钟国强, 王 浩, 李 莉, 王成汤, 谢壁婷, . 基于SFLA-GRNN模型的基坑地表最大沉降预测[J]. 岩土力学, 2019, 40(2): 792-798. |
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