膨胀土等级判别的遗传支持向量机多分类方法

摘要：

针对支持向量机模型中的参数难以确定的状况,提出了遗传支持向量机方法,即利用遗传算法来搜索支持向量机与核函数的参数,避免了人为选择参数的盲目性,同时提高了支持向量机的推广预测能力,并将该方法应用于膨胀土胀缩等级的判别分类问题.考虑影响膨胀土判别的重要因素,选用液限、胀缩总率、塑性指数、天然含水量和自由膨胀率5个指标作为模型的判别因子,以4类膨胀土胀缩等级作为相应的输出,以膨胀土实测数据作为学习样本进行训练,建立相应分类函数对待判样本进行分类.研究结果表明:遗传支持向量机模型分类性能良好,预测精度高,是膨胀土胀缩等级分类的一种有效方法,可以在实际工程中进行推广.

关键词：支持向量机、遗传算法、膨胀土、等级、判别

所属期刊栏目：31

分类号：TU443(土力学、地基基础工程)

资助基金：河南省高校青年骨干教师资助项目2004099

在线出版日期：2009-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：44-48,59