支持向量机在混凝土强度预测中的应用研究

支持向量机是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法.文中提出了基于支持向量机的混凝土强度预测方法,并在MATLAB中编制了相应的支持向量机程序,建立了相应的混凝土强度预测模型.以实例数据为学习样本和测试样本讨论了基于支持向量机的混凝土强度预测方法及可行性.研究表明支持向量机可以较好地表达混凝土强度与其影响因素之间的非线性映射关系.用支持向量机来预测混凝土强度是可行的,它为预测混凝土强度提供了一种新的方法.     

支持向量机替代模型的遗传优化设计

针对实际工程中常见的性能函数不能显式表示的优化问题,提出一种基于支持向量机替代模型的遗传优化设计方法。利用试验设计选取合适的设计参数样本点,通过实验或数值仿真获得响应输出,结合遗传算法构建具有参数优化功能的支持向量机替代模型;将支持向量机模型作为目标性能函数,结合其他约束条件完成优化模型的建立,并应用遗传算法进行优化,形成一套准确、高效、适应性强的优化方法。以典型电子装备功分器的结构尺寸优化为例,采用均匀试验设计和高频电磁场仿真软件HFSS获取替代模型训练的学习样本,建立功分器模型的幅度比、相位差和驻波3个响应面目标函数,并对该多目标优化问题进行遗传寻优。     

基于支持向量机的一般建筑震害预测方法研究

对城市中现有数量巨大的一般建筑的抗震能力进行评价,必须采用简便、实用的建筑物群体震害预测方法,才能在有限的时间内完成城市建筑物的震害预测工作.为此本文提出了基于支持向量机的建筑物群体震害预测方法,详细说明了基于支持向量机进行建筑物震害预测的步骤和方法.同时,本文利用建立的基于支持向量机的震害预测模型,对3栋现有建筑进行了震害预测,并将预测结果与单体震害预测结果进行了对比.研究结果表明,基于支持向量机的建筑物震害预测方法是一种可以用于建筑物群体震害预测的良好方法.     

基于遗传支持向量机的多维灰色变形预测模型研究

多维灰色模型适合对多因素影响下的贫信息系统问题进行建模,但对多因素影响下的非线性变形系统建模和预测精不高,针对该问题进行分析研究.利用支持向量机算法建立多维灰色变形预测模型的残差与变形影响因素之间的非线性关系,对多维灰色变形预测模型的残差进行预测,并与多维灰色变形预测模型相加,对多维灰色变形预测模型进行修正,构建基于支持向量机的多维灰色变形预测模型.利用遗传算法优化支持向量机模型参数,提高支持向量机建模精度.该方法较好地解决了多维灰色变形预测模型精度不高的问题.把该模型应用于大坝变形预测,并与多种传统变形预测方法进行对比,结果证实该方法有效提高多维灰色变形预测模型的精度,且新模型精度远优于传统方法,是一种新的有效的变形预测模型.     

高强混凝土强度的人工神经网络预测

为了在多因素作用下更为准确地预测高强混凝土的抗压强度,采用了人工神经网络中的BP网络模型及其学习算法,基于MATLAB神经网络工具箱对文献中高强混凝土的实测数据进行分析预测,并与回归分析方法计算的结果进行了对比,结果表明,人工神经网络在高强混凝土抗压强度的预测方面具有较高的精度,且明显优于回归模型.因此,神经网络方法是一种可以定量分析、简便易行、计算精度高、预测能力强的分析方法,用于高强混凝土抗压强度的预测是可行的.     

混沌粒子群算法优化最小二乘支持向量机的混凝土强度预测

为了获得更理想的混凝土强度预测结果,提出一种混沌粒子群算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的混凝土强度预测模型。首先采集混凝土强度数据,并进行归一化处理。然后采用LSSVM对混凝土强度与影响因子之间的变化关系进行建模,并采用混沌粒子群算法搜索最优LSSVM参数。最后采用具体混凝土强度预测实例对其性能进行分析。结果表明,本文模型可以准确描述混凝土强度与影响因子间的变化关系,提高了混凝土强度预测精度,具有一定的实际应用价值。     

深基坑变形预测的进化支持向量机模型

提出了深基坑变形预测的进化支持向量机方法。利用遗传算法来搜索支持向量机与核函数的参数,避免了人为选择参数的盲目性,同时提高了支持向量机的推广预测能力。利用优化后的模型对基坑实例进行了变形预测,并将预测结果与监测结果进行了对比。研究结果表明,该模型与神经网络模型相比,具有预测精度高、泛化能力强等优点,对基坑安全监控具有实用价值。     

基于支持向量机的拉脱法测强预测模型研究

利用支持向量机智能模型对拉脱法检测混凝土强度进行建模分析,确定试验数据中拉脱强度值为输入量,混凝土强度值为输出量,进行训练预测,结果表明该方法精度要优于传统回归方法,可以作为拉脱法测强数据处理的一种新方法。     

膨胀土等级判别的遗传支持向量机多分类方法

针对支持向量机模型中的参数难以确定的状况,提出了遗传支持向量机方法,即利用遗传算法来搜索支持向量机与核函数的参数,避免了人为选择参数的盲目性,同时提高了支持向量机的推广预测能力,并将该方法应用于膨胀土胀缩等级的判别分类问题。考虑影响膨胀土判别的重要因素,选用液限、胀缩总率、塑性指数、天然含水量和自由膨胀率5个指标作为模型的判别因子,以4类膨胀土胀缩等级作为相应的输出,以膨胀土实测数据作为学习样本进行训练,建立相应分类函数对待判样本进行分类。研究结果表明：遗传支持向量机模型分类性能良好,预测精度高,是膨胀土胀缩等级分类的一种有效方法,可以在实际工程中进行推广。     

钢筋混凝土圆形地下粮仓仓壁承载力计算方法研究

钢筋混凝土地下粮仓仓壁承受贮料压力、土压力、水压力及结构自重等多种荷载的作用,其承载特性复杂.选取水土压力作用下的空仓状态作为最不利受力条件,分别采用下端固定、上端简支圆柱壳模型分析法和有限元分析法计算仓壁承载力.基于这两种方法的计算结果,研究钢筋混凝土圆形地下粮仓仓壁承载特性,分析仓壁竖向弯矩和环向力分布规律.结果表明:钢筋混凝土地下粮仓仓壁与仓顶、仓底连接处因边缘约束效应的影响,受力状况比较复杂,建议采用有限元分析法对其进行结构计算分析.     

碱矿渣(JK)高强混凝土配筋梁试验研究

本文概述了以矿渣、碱组份等制备抗压强度为60～120MPa的高强和超高强、快硬和超快硬、耐久、节能、低成本的碱矿渣砼的特性及力学性能。通过对配筋梁的试验研究,阐明了梁的变形性能、破坏过程及特征。     

独立成分分析和模糊支持向量机在财务困境预测中的应用

为了降低支持向量机对不平衡数据的倾向性影响,作者将模糊支持向量机方法应用到企业财务困境预测,同时将独立成分分析作为特征提取工具,对企业财务数据中的财务指标比率进行有效选取,从而提高了模糊支持向量机对财务困境预测的性能.通过与其他方法比较,证实了独立成分分析与模糊支持向量机建立的企业财务困境预测模型的有效性与实用性.     

基于支持向量机回归的去噪方法及其应用

提出了一种基于支持向量机回归的去噪方法.传统的统计学理论的去噪方法由于训练样本数的限制,在实际应用中普遍存在推广能力不足的问题.本文借助支持向量机在小样本情况下良好的推广能力,利用支持向量机回归逼近数据去除噪声.使用该方法对大地电磁测深视电阻率进行了处理.实际资料处理结果表明,基于支持向量机回归的去噪方法,较好地消除了噪声的影响,同时对消除部分测点的地形与局部异常体的影响也有一定的作用.     

向实用化迈进的高强与超高强混凝土

本文介绍了发展与开发高强、超高强混凝土的实际意义。通过对国外高强与超高强混凝土的发展及开发简介,向大家提供了笔者参与研制、符合我国实际、能应用推广的、比一般混凝土更具有良好特性、既能制备一般混凝土、又能制备特殊混凝土与高强、起高强混凝土的多功能新型价廉物美的混凝土——碱矿渣(JK)混凝土。     

机械零件耐久强度计算的工程解法

本文探讨了机械零件在不同受载条件下的耐久强度计算的规律性,以寻求便于设计和计算的工程解法。     

用正交试验方法配制高性能混凝土

利用正交试验方法，研究了水胶比、用水量、增钙灰取代水泥率和砂率对高性能砼的工作性和强度的影响规律，提出了利用大掺量粉煤灰制备高性能砼是现实的。     

高强度预应力钢丝水淬工艺研究

采用聚乙烯醇水溶液作为淬火介质,对高碳钢丝进行淬火处理研究,结果表明:聚乙烯醇水溶液完全可代替铅浴淬火。     

大功率锅炉炉膛换热计算校准方法的研究与应用

大功率电站锅炉炉膛换热计算的精度一直是电站锅炉行业普遍关注的重要问题。本文研究了苏联提出的炉膛换热计算校准方法的建立基础,并进行了实际应用。采用该方法能大幅度减小计算值与实际值的偏差,对大多数锅炉可靠性高。可以作为我国大功率电站锅炉设计、运行及诊断过热器超温的重要技术依据。     

高性能混凝土护筋性能研究

本试验用自腐蚀电位法与极化曲线检测高性能砼中的钢筋腐蚀情况，表明大掺量增钙灰配制的高性能砼有良好的护筋特性；