【摘 要】
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建立以吸水率、干密度、波阻抗、动泊松比、动弹性模量为输入,抗压强度为输出的支持向量机预测模型.为了提高支持向量机预测精度,引入了粒子群算法对支持向量机的参数进行优
【机 构】
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东北大学资源与土木工程学院,大连海事大学交通与物流工程学院
【基金项目】
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国家“十二五”科技攻关项目（2011BAB07B02,2011BAJ17B01）
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建立以吸水率、干密度、波阻抗、动泊松比、动弹性模量为输入,抗压强度为输出的支持向量机预测模型.为了提高支持向量机预测精度,引入了粒子群算法对支持向量机的参数进行优化,克服支持向量机参数人工选取的不足.通过对鞍千矿和弓长岭矿的矿岩样本数据分析,该模型的预测误差最大为8.2%,精度明显高于传统神经网络法.结果表明基于超声波预测强度的方法具有很好效果,可望成为一种岩石强度预测的新方法.
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