【摘 要】
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考虑地下工程的复杂性和洞室围岩变形的非线性特点,提出了一种利用遗传算法优化支持向量机参数的进化支持向量机围岩位移时间序列预测方法.该方法不但克服了神经网络的过学习
【机 构】
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大连海事大学交通工程与物流学院道桥所
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考虑地下工程的复杂性和洞室围岩变形的非线性特点,提出了一种利用遗传算法优化支持向量机参数的进化支持向量机围岩位移时间序列预测方法.该方法不但克服了神经网络的过学习问题,也解决了支持向量机的参数选取问题.基于该方法,结合数据库技术建立洞室位移变形非线性时间序列计算机智能分析系统.将该系统用于水布垭电站地下厂房交通洞监测位移分析,获得满意的预测精度.
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