基于进化SVM的洞室位移非线性时间序列智能分析
Intelligent analyzing the nonlinear time series of displacement of cavern surrounding rocks based on evolutionary SVM作者机构：大连海事大学交通工程与物流学院道桥所大连116026
出 版 物：《仪器仪表学报》 (Chinese Journal of Scientific Instrument)
年 卷 期：2006年第27卷第z1期
页 面：808-810页
核心收录：
学科分类：08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 0811[工学-控制科学与工程]
摘 要：考虑地下工程的复杂性和洞室围岩变形的非线性特点,提出了一种利用遗传算法优化支持向量机参数的进化支持向量机围岩位移时间序列预测方法。该方法不但克服了神经网络的过学习问题,也解决了支持向量机的参数选取问题。基于该方法,结合数据库技术建立洞室位移变形非线性时间序列计算机智能分析系统。将该系统用于水布垭电站地下厂房交通洞监测位移分析,获得满意的预测精度。
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