典型文献
基于SVM的隧道衬砌空洞填充物雷达图像识别研究
文献摘要：
衬砌背后空洞及其填充物对隧道结构安全具有重要影响,开展空洞探测识别对于结构安全评估和病害处置具有重要意义.首先采用室内试验和FDTD正演模拟相结合的方法,获得了空洞内填充空气、水、干砂、湿砂条件下的雷达图谱数据,并对不同填充物波形规律进行对比分析;然后,基于支持向量机算法对波形特征进行提取和分类识别,建立了一种空洞填充物的人工智能辨识方法.研究结果表明,采用傅里叶变换前的平均值、方差、平均绝对离差和傅里叶变换后的最大幅度值max(fft(X))四个统计量作为支持向量机的识别特征,可以有效区分出衬砌背后填充物的六种类型;当采取单一倾向数据时,识别准确率较好,六种物质二分类问题准确率均可以达到90％以上.
文献关键词：
衬砌空洞;填充物;探地雷达;支持向量机;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
郑艾辰;赵浩然;谭冰心;黄锋;何兆益
作者机构：
重庆交通大学土木工程学院,重庆400074;重庆交通大学省部共建山区桥梁及隧道工程国家重点实验室,重庆400074
文献出处：
引用格式：
[1]郑艾辰;赵浩然;谭冰心;黄锋;何兆益-.基于SVM的隧道衬砌空洞填充物雷达图像识别研究)[J].现代隧道技术,2022(02):45-52
A类：
fft
B类：
隧道衬砌,衬砌空洞,填充物,雷达图像识别,衬砌背后空洞,隧道结构安全,空洞探测,探测识别,结构安全评估,病害处置,室内试验,FDTD,正演模拟,洞内,谱数据,支持向量机算法,波形特征,分类识别,智能辨识,辨识方法,傅里叶变换,离差,max,统计量,识别特征,分出,六种,识别准确率,二分类问题,探地雷达
AB值：
0.371696
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