搜索结果: 1-4 共查到“土木建筑工程 SVR”相关记录4条 . 查询时间(0.043 秒)
针对目前滑坡位移预测研究中存在的随机性位移无法分解与预测、支持向量机(SVR)模型中输入向量权值无差异、最优训练组合无法确定等问题，基于时序分析理论和变分模态分解(VMD)，结合灰狼优化算法(GWO)、最大信息系数(MIC)和SVR，提出一种新型滑坡位移预测模型。该模型首先采用时序分析法和VMD，将滑坡实际累积位移分解为趋势性位移、周期性位移和随机性位移。然后基于滑坡对各类影响因素的响应分析，为3...
基于改进支持向量回归(u-SVR)原理，建立反映地下开采扰动影响下露天矿边坡变形非线性规律的u-SVR模型。将该模型应用于露天转地下开采的杏山铁矿，结果表明变形预测精度高且计算方便，验证改进支持向量回归原理研究二次开采扰动下边坡变形规律的有效性。并分析自由因子C，u的敏感性，直观反映C，u对MAE和支持向量数目的影响程度，且确定参数C，u的合理取值区间，即惩罚参数C应该在[1 000，5 000]...
将支持向量回归(SVR)算法引入岩土工程数值计算模型参数的辨识中可以充分发挥SVR算法的小样本、泛化性好和全局最优化的优点。但现阶段标准的SVR算法只能解决一维输出变量的回归问题，这就使其在反分析领域的应用受到限制。引入一种改进的SVR算法，这种算法通过将多维输出变量回归转化为多层标准一维输出变量回归来解决这个问题，并与十进制编码的遗传算法相结合，形成改进的GA-SVR算法，用遗传算法搜索最优的S...
基于n -SVR算法的边坡稳定性预测
岩土工程 支持向量机 边坡稳定性 n -SVR(support vector regression)预测 边坡设计 模型选择 留一法 网格搜索法
2007/12/12
提出基于一种改进支持向量机算法(n -SVR)的边坡稳定性预测方法，直接利用边坡的特征参数快速预测边坡稳定性。为解决算法中模型选择困难的问题，用留一法设计预测模型，用网格搜索法搜索最优参数。留一法可以避免传统方法中根据经验确定预测模型的缺点，较为客观地获取合适的预测模型。网格搜索法可以保证搜索到合适的参数。计算结果显示，联合运用这两种方法可以获得合适的预测模型。利用该预测模型对82个圆弧破坏边坡实...