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改进遗传算法和支持向量机的岩体结构面聚类分析
  • ISSN号：1000-7598
  • 期刊名称：《岩土力学》
  • 时间：0
  • 分类：TU452[建筑科学—岩土工程;建筑科学—土工工程]
  • 作者机构：[1]中南大学资源与安全工程学院, [2]中南大学数字矿山研究中心, [3]湘潭大学信息工程学院
  • 相关基金：中国高技术研究发展计划(“863”计划)项目(No.2011AA060407);国家自然科学基金(No.51374242);湖南省自然科学基金(No.14JJ3077);国家留学基金委(201306370143)
作者： 李宁[1,2], 王李管[1,2], 贾明涛[1,2], 陈建宏[1], 谭正华[3]
关键词： 结构面聚类分析, 改进遗传算法, 支持向量机(SVM), 优势产状
中文摘要：

岩体结构面控制着岩质边坡和地下洞室等岩体工程的稳定性,在岩体力学及水力学分析中起到关键作用。为对岩体结构面进行合理分组,精确地模拟岩体结构面网络的分布,提出一种融合改进遗传算法和支持向量机的聚类方法。首先,根据岩体结构面产状信息建立结构面分组的数学模型,采用改进的遗传算法计算结构面样本的全局最优聚类中心,再以聚类中心为训练样本,利用支持向量机方法将结构面样本进行完全划分。通过随机产生的结构面数据以及实际工程的运用表明,遗传-支持向量机聚类算法对岩体结构面的分组合理,获得的优势结构面结果可靠。

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期刊信息
  • 《岩土力学》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院武汉岩土力学研究所
  • 主编：孔令伟
  • 地址：武汉市武昌小洪山中国科学院武汉岩土力学研究所
  • 邮编：430071
  • 邮箱：ytlx@whrsm.ac.cn
  • 电话：027-87198484 87199252
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-7598
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1199/O3
  • 邮发代号:38-383
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,美国《工程索引》EI收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:56873