›› 2005, Vol. 26 ›› Issue (11): 1790-1792.

• 基础理论与实验研究 • 上一篇    下一篇

支持向量机方法在膨胀土分类中的应用

马文涛   

  1. 宁夏大学 数学计算机学院,银川 750021
  • 收稿日期:2004-05-28 出版日期:2005-11-10 发布日期:2014-01-03
  • 作者简介:马文涛,男,1977年生,硕士,助教,主要从事工程数值计算方面的研究
  • 基金资助:

    宁夏大学科研基金资助(青年项目No. QN0416),宁夏大学数学计算机学院青年教师科研启动基金(No. 0303)。

Application of support vector machine to classification of expansive soils

MA Wen-tao   

  1. College of Mathematics & Computer Engineering, Ningxia University, Yinchuan 750021, China
  • Received:2004-05-28 Online:2005-11-10 Published:2014-01-03

摘要: 将支持向量机方法应用于膨胀土分类问题中,建立了膨胀土分类的支持向量机模型。以膨胀土实测数据为学习样本,经过训练,得到膨胀土的分类区间。应用该模型对剩余的膨胀土数据进行预测,预测结果表明支持向量机分类模型性能良好、预测精度高、简便易行,是膨胀土判别的一种有效方法,具有广阔的应用前景。

关键词: 膨胀土, 支持向量机, 分类

Abstract: Based on the principle of support vector machine, a classification model of expansive soil is established. Meanwhile, the classifying blocks of expansive soil are obtained through training a large set of expansive samples. Then, a prediction for the classification of residual expansive soils has been carried out using this model. The researching results show that the classification model of support vector machine presents excellent performance, high prediction accuracy and is easy to run. As a result, it is an effective way and has wide applying prospect.

Key words: expansive soil, support vector machine, classification

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