【摘 要】
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针对隧道锚承载能力评价合理的解析计算公式缺乏、模型试验测试方法耗时费力、数值模拟可靠性不佳的问题,提出了一种人工智能化隧道锚承载能力预测方法.从隧道锚受力传力过程出发,分析了影响承载能力的因子,确定了承载能力评价指标体系;基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)强大的学习预测能力和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法良好的优化效果,建立了承载能力非线性映射PSO-LSSVM模型;将收集到的1
【基金项目】
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国家自然科学基金(42002276),湖北省自然科学基金(2019CFB258)。
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针对隧道锚承载能力评价合理的解析计算公式缺乏、模型试验测试方法耗时费力、数值模拟可靠性不佳的问题,提出了一种人工智能化隧道锚承载能力预测方法.从隧道锚受力传力过程出发,分析了影响承载能力的因子,确定了承载能力评价指标体系;基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)强大的学习预测能力和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法良好的优化效果,建立了承载能力非线性映射PSO-LSSVM模型;将收集到的1
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