| 基于相关向量机的富水砂层渣土改良试验效果预测 |
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| 引用本文： | 张研,梁卓悦,廖逸夫.基于相关向量机的富水砂层渣土改良试验效果预测[J].科学技术与工程,2021,21(17):7293-7298. |
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| 作者姓名： | 张研 梁卓悦 廖逸夫 |
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| 作者单位： | 桂林理工大学广西岩土力学与工程重点实验室,桂林541004;桂林理工大学土木与建筑工程学院,桂林541004;桂林理工大学土木与建筑工程学院,桂林541004 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目） |
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| 摘 要： | 为了精准、高效获得富水砂层渣土改良试验效果,以渗透系数、内摩擦角(改良前)、电阻率、泡沫剂浓度和膨润土浓度为输入变量,坍落度、渗透系数、内摩擦角(改良后)为输出变量,并基于24组富水砂层渣土改良数据,建立相关向量机(rel-evance vector machine,RVM)预测模型,将预测结果与反向传播(back propagation,BP)神经网络模型进行对比分析.结果表明:RVM模型在预测坍落度、渗透系数和内摩擦角时的平均误差分别为0.73％、0.38％和2.24％,优于BP神经网络模型的1.76％、4.53％和3.60％;通过计算皮尔逊相关系数,可知RVM预测值与实测值对应坍落度、渗透系数、内摩擦角的相关系数r分别为0.9999、0.9993和0.9878,说明拟合程度极高.由此可见,RVM模型具有预测精度高、可靠性高的优点,为富水砂层渣土改良试验效果的预测提供一种新方法.
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| 关 键 词： | 富水砂层 相关向量机模型 相关系数 预测 |
| 收稿时间： | 2020/9/22 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/3/29 0:00:00 |
Prediction of Slag Improvement in Water-Rich Sand Layer Based on Relevance Vector Machine |
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| Zhang Yan,Liang Zhuoyue,Liao Yifu.Prediction of Slag Improvement in Water-Rich Sand Layer Based on Relevance Vector Machine[J].Science Technology and Engineering,2021,21(17):7293-7298. |
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| Authors: | Zhang Yan Liang Zhuoyue Liao Yifu |
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| Institution: | Guilin University of Technology |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | water-rich sand layer relevance vector machine model correlation coefficient prediction |
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