【摘 要】
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针对传统定性法对高速公路沥青路面使用性能预测精度不高的问题,结合支持向量机理论和改进萤火虫算法,建立了一种基于IFA-SVM的预测模型。首先在预测模型中引入萤火虫领域搜
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51868042);教育部长江学者和创新团队发展计划项目(IRT_15R29);甘肃省高等学校创新能力提升项目(2019B-055);甘肃省青年科学基金项目(17JR5RA087);兰州交通大学青年科学基金项目(2017016);兰州交通大学“百名青年优秀人才培养计划”基金项目(2018103)
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针对传统定性法对高速公路沥青路面使用性能预测精度不高的问题,结合支持向量机理论和改进萤火虫算法,建立了一种基于IFA-SVM的预测模型。首先在预测模型中引入萤火虫领域搜索,克服了寻优过程中随着迭代次数的增加而发生萤火虫的随机移动。其次,在后续寻优过程中采用动态调整算法搜索步长来平衡全局搜索能力,加快了SVM模型性能参数的寻优选择。最后通过实例验证,并与标准FA-SVM预测方法进行对比分析,验证了IFA-SVM模型的有效性和预测精度的可行性。研究结果表明:(1)采用标准FA-SVM对G6高速公路白银段路面使
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