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支持向量机在地铁车站深基坑围护结构变形预测的应用 | |
作者:涂成立 徐… 文章来源:中国论文下载中心 点击数 更新时间:2013/7/6 19:20:04 文章录入:web13741 责任编辑:web13741 | |
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3)支持向量机的核函数参数以及惩罚参数C的选择,将直接影响到支持向量机的学习效率和推广能力。但支持向量机算法并没有给出易实现的选择内积核函数参数的一般办法。本文通过对核函数参数和惩罚参数C的测试,可以得到较合适的参数值。 4)无论是SVM方法还是BP神经网络方法都属于参数预报方法,其预测精度在很大程度上依赖于预测模型的输入和输出参数的代表性。基坑围护结构最大变形的支持向量机预测模型的可靠性和准确性,依赖对其各种影响因素的准确分析。 参考文献 [1]张学工.关于统计学习理论与支持向量机[J].自动化学报,2000,(1):32-42. [2]SteveGunn.SupportVectorMachinesforClassificationandRegression[R].ISISTechnicalReport,1998,5. [3]SchlkopfB,SmolaA.ATutorialonSupportVecdorRegression[R].NeuroCOLT2TechnicalReportSeriesNC2-TR-1998-030,1998,10. [4]刘建航,侯学渊.基坑工程手册[M].北京:中国建筑工业出版社,1997. [5]龚晓南,高有潮.深基坑工程设计施工手册[M].北京:中国建筑工业出版社,1998. [6]华瑞平.神经网络在深基坑支护变形预测中的应用[J].解放军理工大学学报,2001,(5):67-70. |
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