典型文献
基于优化支持向量机的强夯有效加固深度研究
文献摘要：
强夯法运用重锤高速冲击实现工程场地不良土质的改良加固,在地基处理工程中应用广泛,而有效加固深度的标定是应用强夯实现地基处理时的核心环节.文章基于强夯理论与有效加固深度概念,提出了以统计学习原理为理论的支持向量机算法,回归预测了强夯有效加固深度;并应用遗传算法优化了支持向量机模型的参数,通过对工程样本数据的回归、预测,对比了预测精度与误差反向传播神经网络模型预测结果.结果表明:优化支持向量机模型能够在数据样本上实现准确的回归拟合;模型在测试样本数据的预测误差低、预测精度优于神经网络模型.
文献关键词：
支持向量机;遗传算法;参数优化;强夯有效加固深度;回归预测;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
张鑫;盛业谱;邓祥文;李书蓉;李秀荣
作者机构：
山东建筑大学土木工程学院,山东济南250101;山东建筑大学建筑结构加固改造与地下空间工程教育部重点实验室,山东 济南250101;山东建大工程鉴定加固研究院,山东 济南250014
文献出处：
引用格式：
[1]张鑫;盛业谱;邓祥文;李书蓉;李秀荣-.基于优化支持向量机的强夯有效加固深度研究)[J].山东建筑大学学报,2022(01):118-124
A类：
强夯理论,误差反向传播神经网络模型
B类：
优化支持向量机,强夯有效加固深度,深度研究,强夯法,重锤,高速冲击,击实,工程场地,土质,地基处理工程,核心环节,统计学习,学习原理,支持向量机算法,回归预测,遗传算法优化,支持向量机模型,回归拟合,预测误差
AB值：
0.217422
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
