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基于夹于互层内的泥化夹层残余强度关系的复杂性和非线性等特点,利用支持向量机的结构简单,学习性能出色和有较强的推广性等优点,采用支持向量机方法进行预测,通过对已有实例样本的学习,建立了泥化夹层残余强度与其各影响因素之间的高度非线性映射关系,然后用样本学到的新关系预测新的泥化夹层残余强度.结果表明:与传统的方法相比,支持向量机方法精度较高,相对误差小,为预测泥化夹层残余强度提供了一条新途径. 相似文献
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基于进化支持向量机的岩土体位移反分析 总被引：1，自引：1，他引：0
简要介绍了支持向量机（SVM）及其进化支持向量机（ESVM）的基本思想,建立了基于进化支持向量机的岩土体材料参数反分析模型,并采用进化支持向量机来反演岩土体位移．通过Matlab优化工具箱解相应的优化函数来验证工程算例．由结果可知,进化支持向量机的位移反分析精度较高,相对误差小,有广阔的应用前景和实际意义． 相似文献
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