【摘 要】
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本文提出了地下工程裂隙岩体注浆量预测的遗传支持向量机方法,通过支持向量机对实际注浆数据样本进行学习,建立注浆量及其影响因素之间的非线性映射关系,基于这种关系实现注
【机 构】
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大连海事大学,交通工程与物流学院,大连,116026
【出 处】
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第一届中国水利水电岩土力学与工程学术讨论会
论文部分内容阅读
本文提出了地下工程裂隙岩体注浆量预测的遗传支持向量机方法,通过支持向量机对实际注浆数据样本进行学习,建立注浆量及其影响因素之间的非线性映射关系,基于这种关系实现注浆量的预测.模型建立过程中,考虑到支持向量机惩罚因子和核参数对预测精度的影响,以预测误差为适应度,采用遗传算法对最佳参数进行搜索.结果表明,本文方法计算快速,预测精度高,是一种注浆量预测的好方法.
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