基于蚁群优化支持向量机的公路隧道围岩变形预测模型及应用:《隧道建设》2014年01期

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基于蚁群优化支持向量机的公路隧道围岩变形预测模型及应用

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;Ol0d0_{ t3Uq0【摘要】:为及时掌握隧道施工中围岩变形趋势以便采取措施加以控制,采用基于结构风险最小化的支持向量机(SVM)进行预测。介绍支持向量机的基本原理,研究蚁群算法(ACO)实现支持向量机参数优化的方法,构建ACOSVM模型。对某公路隧道随机选取的2个监测断面的预测结果表明,该模型预测精度较高,泛化性能较好,用蚁群算法进行SVM参数优选是一种简单、优选的方法,可以有效指导隧道的施工。

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【作者单位】:水利论文6V;e2C"mq;MaC

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隧道工程 围岩 变形预测 支持向量机 蚁群算法 参数优化水利论文yU;G F0[`Y

g)H z `$}0P0【分类号】:U456.3水利论文)dGm$z e

QE"^~e^b0【正文快照】:

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0引言隧道开挖后,随着初始地应力的逐步释放,围岩应力将重新分布,在此过程中隧道围岩可能会发生变形。隧道围岩变形预测是信息化监控设计与施工的重要环节,是判断支护形式是否合理、支护设计参数是否恰当、隧道施工是否符合净空限界要求以及了解运营后隧道长期稳定性的关键。

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2016-11-21 01:55:50
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