基于PSO优化的支持向量机在软土路基沉降数据处理中的应用

发布时间：2017-12-05 14:29

  本文关键词：基于PSO优化的支持向量机在软土路基沉降数据处理中的应用

  更多相关文章： 软土路基沉降 支持向量机 PSO优化算法 沉降预测

【摘要】：软土路基沉降预测是一个少样本、非线性、高维数据处理问题,支持向量机能够较好地解决这类问题。为了克服该理论方法在实际应用中存在惩罚因子C和核函数参数σ选取不当导致模型预测精度不高的问题,采用粒子群优化算法PSO对模型参数C和σ进行优化。工程实例表明经PSO优化的支持向量机具有较高的精确度,预测效果优于非PSO优化的支持向量机,也优于GRNN网络和BP神经网络的预测结果,值得工程技术人员借鉴。
【作者单位】： 兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系;兰州石化职业技术学院土木工程系;
【基金】：兰州市科学技术局计划项目(兰财建发[2015]85号) 兰州石化职业技术学院科技资助项目(院发[2015]69号) 甘肃省科技厅计划项目(1204GKCA004) 甘肃省财政厅专项资金立项资助(甘财教[2013]116号)
【分类号】：U416.16
【正文快照】： 0　引　言在软土路基高速公路建设过程中,为了保证高速公路路基施工质量和工后运营期路面的平稳性、车辆行 驶的安全性,需要对软土路基的最终沉降量进行预测,进而为确定路基填筑方案提供参考。事实上,路基沉降预测是一个多因素非线性数据处理问题,由于人工神经网络具有很强的

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本文编号：1255158