典型文献
基于SVM的自密实水泥土强度预测模型研究
文献摘要：
自密实水泥土是一种靠自重就可以自密实的新型填筑材料,可以解决管道沟槽难以压实问题.为了确定特定强度的最佳配合比,通过15组配合比试验数据代入支持向量机(SVM)预测模型中训练,得到自密实水泥土强度与水泥掺入比、含水量之间的关系,并分别用网格寻优算法(GS)、粒子群算法(PSO)、模拟退火算法(SA)对模型参数进行优化,并采用10组新的配合比试验进行验证.结果表明,用SA算法优化的SVM预测模型中,预测结果和实际结果的均方误差最小,准确率最高,可以为配合比设计提供参考范围,大大缩减试验工作量.
文献关键词：
自密水泥土;无侧限抗压强度;支持向量机;网格寻优算法;粒子群算法;模拟退火算法
中图分类号：
作者姓名：
王响;邵应峰;沈霞;张燚;张子阳
作者机构：
河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室,南京 210098;河海大学岩土工程科学研究所,南京 210098
文献出处：
引用格式：
[1]王响;邵应峰;沈霞;张燚;张子阳-.基于SVM的自密实水泥土强度预测模型研究)[J].河南科学,2022(05):714-718
A类：
网格寻优算法,自密水泥土
B类：
自密实,水泥土强度,强度预测模型,自重,填筑材料,沟槽,最佳配合比,组配,配合比试验,代入,水泥掺入比,GS,粒子群算法,PSO,模拟退火算法,SA,算法优化,均方误差,配合比设计,参考范围,无侧限抗压强度
AB值：
0.22375
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