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福宁高速公路八尺门滑坡变形演化规律预测研究
被引:9
作者
:
赵洪波
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机构:
中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室,中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室,中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室,中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室湖北武汉,湖北武汉,湖北武汉,湖北武汉
赵洪波
冯夏庭
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中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室,中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室,中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室,中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室湖北武汉,湖北武汉,湖北武汉,湖北武汉
冯夏庭
李邵军
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中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室,中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室,中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室,中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室湖北武汉,湖北武汉,湖北武汉,湖北武汉
李邵军
尹顺德
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中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室,中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室,中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室,中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室湖北武汉,湖北武汉,湖北武汉,湖北武汉
尹顺德
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,中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室,中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室,中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室湖北武汉,湖北武汉,湖北武汉,湖北武汉
来源
:
岩土力学
|
2003年
/ 04期
关键词
:
支持向量机;
遗传算法;
边坡;
预测;
D O I
:
10.16285/j.rsm.2003.04.035
中图分类号
:
P642.22 [滑坡];
学科分类号
:
0837 ;
摘要
:
将进化支持向量机方法用于边坡变形规律的研究,用遗传算法搜索支持向量机最优参数,避免了人为选择支持向量机参数的盲目性,提高了支持向量机的推广预测能力。利用这种方法预测边坡变形规律,并与监测到的历史数据进行对比,以便工程技术人员及时调整设计方案和施工,维护边坡的稳定性。工程实例表明,该方法具有预测精度高和实时性等特点,具有广阔的应用前景。
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页码:631 / 633+643 +643
页数:4
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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
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机构:
绍兴文理学院土木系,中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室浙江绍兴 ,湖北武汉
赵洪波
;
冯夏庭
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绍兴文理学院土木系,中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室浙江绍兴 ,湖北武汉
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岩土工程学报,
2003,
(04)
:468
-471
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东北大学资源与土木工程学院!沈阳
冯夏庭
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1999,
(04)
:422
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智能岩石力学导论[M]. 科学出版社 , 冯夏庭著, 2000
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A tutorial on Support Vector Machines for pattern recognition
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Burges, CJC
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机构:
Lucent Technol, Bell Labs, Murray Hill, NJ 07974 USA
Lucent Technol, Bell Labs, Murray Hill, NJ 07974 USA
Burges, CJC
.
DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY,
1998,
2
(02)
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[1]
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
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绍兴文理学院土木系,中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室浙江绍兴 ,湖北武汉
赵洪波
;
冯夏庭
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绍兴文理学院土木系,中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室浙江绍兴 ,湖北武汉
冯夏庭
.
岩土工程学报,
2003,
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[2]
非线性位移时间序列分析的遗传神经网络方法
[J].
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林韵梅
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1999,
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[3]
智能岩石力学导论[M]. 科学出版社 , 冯夏庭著, 2000
[4]
A tutorial on Support Vector Machines for pattern recognition
[J].
Burges, CJC
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Lucent Technol, Bell Labs, Murray Hill, NJ 07974 USA
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Burges, CJC
.
DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY,
1998,
2
(02)
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