原文传递
基于IAF-SVM的隧道位移反分析研究
| 题名： | 基于IAF-SVM的隧道位移反分析研究 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 胡军；曹进海；葛凯华；王凯凯； |
| 关键词： | 岩体力学参数；人工鱼群；支持向量机；BP神经网络；位移反分析 |
| 摘要： | 在隧道位移反分析方面,文章针对BP神经网络易过度训练样本及小样本精度较低的缺陷,利用支持向量机(SVM)良好的泛化能力,提出了一种基于支持向量机进行隧道工程的弹塑性位移反分析方法。同时考虑支持向量机的性能很大程度依赖于参数的选择,运用改进的人工鱼群(IAF)高效的全局搜索能力,寻找最优的SVM参数,以此避免SVM在参数选择上的随机性。利用FLAC3D软件进行某隧道工程正分析计算,依据若干测点的位移计算结果,运用该方法进行弹塑性位移反演。结果表明,在小样本空间里,该方法的收敛速度和反演精度均优于BP神经网络 |
| 期刊名称： | 现代隧道技术 |
| 出版年： | 2017 |
| 期： | 05 |
| 页码： | 54-60 |
检索历史
应用推荐
