›› 2003, Vol. 24 ›› Issue (4): 631-633.

• 基础理论与实验研究 • 上一篇    下一篇

福宁高速公路八尺门滑坡变形演化规律预测研究

赵洪波,冯夏庭,李邵军,尹顺德   

  1. 中国科学院武汉岩土力学研究所 岩土力学重点实验室, 湖北 武汉 430071
  • 收稿日期:2002-06-14 出版日期:2003-08-11 发布日期:2014-08-19
  • 作者简介:赵洪波,男,1971年生,博士生,现主要从事智能岩石力学与工程的研究工作。
  • 基金资助:

    国家重点基础研究发展规则 (2002CB412708) 和中科院知识创新重要项目(KJCX2-SW-L1-3) 资助

Forecasting evolution of slope deformation by genetic-support vector machine

ZHAO Hong-bo, FENG Xia-ting, LI Shao-jun, YIN Shun-de   

  1. Key Laboratory of Rock and soil Mechanics, Institute of Rock and Soil Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Wuhan 430071, China
  • Received:2002-06-14 Online:2003-08-11 Published:2014-08-19

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。

关键词: 支持向量机, 遗传算法, 边坡, 预测

Abstract: The Method of genetic-support vector machine was applied to forecast the deformation of slope.It is showen that this method can escape from the blindness which is the common phenomenon in man-made choice of parameters of support vector machine.It enhances the learning efficiency of the support vector machine and the capability of forecasting.Through comparison between the forecasting and monitoring deformations, it can help the engineer to modify the plan and keep the stabilization of slope.The engineering case analysis indicates that there is an extensive prospect for the genetic-support vector machine.

Key words: support vector machine, genetic algorithm, slope, forcast

中图分类号: 

  • P 642. 22 O242
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