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支持向量机在围岩稳定性分类中的应用
  • ISSN号:0559-9350
  • 期刊名称:《水利学报》
  • 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]北京交通大学土木建筑学院,北京100044
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50478061)
中文摘要:

在分析不同围岩稳定性分类方法及支持向量机算法的基础上,提出基于支持向量机的围岩稳定性分类方法.随后采用Matlab语言编程,建立了相应的围岩稳定性分类模型.以某蓄能电站一期工程的实例数据为学习样本,进行学习测试,得到训练效果较佳的分类模型,并用此模型对其二期工程的围岩进行了分类.分析中同BP神经网络算法进行了对比,结果表明,用支持向量机方法来进行围岩稳定性分类是可行的,且具有一定的优越性.

英文摘要:

A new method utilizing support vector machine is proposed for classification of surround rock stability and the model of classification based on Matlab language is developed. The classification data obtained from a pump-storage power station are used as the learning samples to train the model and then the model is applied to predict the classification of another project. The comparison of the predicted classification with the result by using BP neural network method shows that the proposed method is feasible.

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期刊信息
  • 《水利学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国水利学会 中国大坝工程学会
  • 主编:程晓陶
  • 地址:北京市复兴路甲1号中国水科院A座1117室
  • 邮编:100038
  • 邮箱:slxb@iwhr.com
  • 电话:010-68786221
  • 国际标准刊号:ISSN:0559-9350
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1882/TV
  • 邮发代号:2-183
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,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:43715