【摘 要】
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针对隧道施工期间围岩分级因样本数较少存在分类结果可靠性较低的问题,建立基于K折交叉验证的支持向量机判别模型.依据TSP303系统确定判别指标并建立判别指标体系;根据围岩勘测情况,将围岩分为4个等级,并作为输出变量;选取40组样本数据训练模型、10组样本数据测试模型,结果表明,10组样本中仅1组样品判别错误,准确率达到90％.研究成果为隧道围岩的分级判别提供了新方法.
【机 构】
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中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院,北京100083;齐齐哈尔大学建筑与土木工程学院,黑龙江齐齐哈尔161006;河南开放大学建筑工程与智能建造学院,河南 郑州450000
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针对隧道施工期间围岩分级因样本数较少存在分类结果可靠性较低的问题,建立基于K折交叉验证的支持向量机判别模型.依据TSP303系统确定判别指标并建立判别指标体系;根据围岩勘测情况,将围岩分为4个等级,并作为输出变量;选取40组样本数据训练模型、10组样本数据测试模型,结果表明,10组样本中仅1组样品判别错误,准确率达到90％.研究成果为隧道围岩的分级判别提供了新方法.
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