| 基于支持向量机的围岩定性智能分级研究 |
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| 引用本文： | 牛文林,李天斌,熊国斌,张广洋.基于支持向量机的围岩定性智能分级研究[J].Canadian Metallurgical Quarterly,2011,19(1). |
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| 作者姓名： | 牛文林 李天斌 熊国斌 张广洋 |
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| 作者单位： | 1. 成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室,成都,610059
2. 四川雅西高速公路有限责任公司,成都,610000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，四川省青年科技基金 |
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| 摘 要： | 本文将数据挖掘的新方法支持向量机应用于隧道围岩分级.支持向量机是一种基于统计学习理论的新的学习算法,比神经网络算法能更好地解决小样本问题.选用岩层厚度、岩体结构、嵌合程度、风化程度、地下水特征、节理发育程度、榔头敲击声和地应力等 8 个定性指标作为评判因子,用泥巴山隧道采集的实际数据作为样本对不同核函数的支持向量机进行训练,并得到评判因子与围岩级别的映射关系,从而可以对未知的围岩样本进行级别判别.判别结果表明:采用多项式核的支持向量机对围岩级别进行判别有较高的准确率,是一种值得推广和应用的围岩智能分级方法.
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| 关 键 词： | 围岩分级 支持向量机 隧道 |
SUPPORT VECTOR MACHINES BASED INTELLIGENT ROCK MASS CLASSIFICATION METHOD |
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| NIU Wenlin,LI Tianbin,XIONG Guobin,ZHANG Guangyang.SUPPORT VECTOR MACHINES BASED INTELLIGENT ROCK MASS CLASSIFICATION METHOD[J].Canadian Metallurgical Quarterly,2011,19(1). |
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| Authors: | NIU Wenlin LI Tianbin XIONG Guobin ZHANG Guangyang |
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