基于进化支持向量机的滑动面参数识别

被引:8
作者
赵洪波
机构
[1] 中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室
关键词
滑坡; 极限平衡原理; 支持向量机; 反分析; 遗传算法;
D O I
暂无
中图分类号
P642.22 [滑坡];
学科分类号
0837 ;
摘要
提出了反算滑带岩土强度参数的一种新方法——进化支持向量机方法,该方法基于极限平衡分析方法计算出不同c、值下的安全系数与最危险滑动面,以这些数据作为学习样本,通过支持向量机学习,建立他们之间的非线性映射关系,然后基于这种关系,利用遗传算法搜索滑带岩土强度参数。结果表明,识别出的c、值可以满足工程的要求。
引用
收藏
页码:541 / 544
页数:4
相关论文
共 6 条
[1]   位移反分析的进化支持向量机研究 [J].
赵洪波 ;
冯夏庭 .
岩石力学与工程学报, 2003, (10) :1618-1622
[2]   非线性位移时间序列预测的进化-支持向量机方法及应用 [J].
赵洪波 ;
冯夏庭 .
岩土工程学报, 2003, (04) :468-471
[3]   基于遗传算法的混合优化反分析及比较研究 [J].
朱合华 ;
刘学增 .
岩石力学与工程学报, 2003, (02) :197-202
[4]   BP网络和遗传算法在岩石边坡位移反分析中的应用 [J].
邓建辉 ;
李焯芬 ;
葛修润 .
岩石力学与工程学报, 2001, (01) :1-5
[5]   位移反分析的进化神经网络方法研究 [J].
冯夏庭 ;
张治强 ;
杨成祥 ;
林韵梅 .
岩石力学与工程学报, 1999, (05) :529-533
[6]   A tutorial on Support Vector Machines for pattern recognition [J].
Burges, CJC .
DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, 1998, 2 (02) :121-167