【摘 要】
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支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论基础上的一种小样本机器学习方法.本文根据影响单桩竖向极限承载力的主要因素,建立了单桩竖向极限承载力的支持向量机的预测模型,该模型通过样本知识的学习,建立单桩极限承载力与各影响因素之间的非线性关系.研究结果表明,该模型结构简单,适应性好,泛化能力强,具有一定的应用前景.
【机 构】
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广东工业大学,广东广州 广东省建筑科学研究院
【出 处】
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广东省岩土力学与工程学会成立20周年暨2006年学术研讨会
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支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论基础上的一种小样本机器学习方法.本文根据影响单桩竖向极限承载力的主要因素,建立了单桩竖向极限承载力的支持向量机的预测模型,该模型通过样本知识的学习,建立单桩极限承载力与各影响因素之间的非线性关系.研究结果表明,该模型结构简单,适应性好,泛化能力强,具有一定的应用前景.
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