【摘 要】
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实验数据表明土体参数具有很大的空间变异性,而随机场理论为模拟土体参数空间变异性提供了有效途径。因为传统的谱表示法(SRM)无法正确模拟多维多元随机场参数间的互相关性,
【机 构】
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华中科技大学土木工程与力学学院,武汉华中科大土木工程检测中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51378234),华中科技大学优青培育项目(2014YQ008)。
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实验数据表明土体参数具有很大的空间变异性,而随机场理论为模拟土体参数空间变异性提供了有效途径。因为传统的谱表示法(SRM)无法正确模拟多维多元随机场参数间的互相关性,提出支持向量机法(SVM)与SRM耦合的方法。SVM是基于统计学习理论和结构风险最小化原理基础上的通用机器学习方法,它在解决小样本、非线性和高维模式识别问题中表现出诸多优势。以土体抗剪强度参数:黏聚力c和内摩擦角φ为例,通过实验证明二者之间存在天然负相关性,即为二维二元随机场。结果表明,在样本数量较少的条件下,基于耦合算法模拟随机场不仅能有效
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