基于蚁群优化支持向量机的公路隧道围岩变形预测模型及应用

摘要：

为及时掌握隧道施工中围岩变形趋势以便采取措施加以控制,采用基于结构风险最小化的支持向量机(SVM)进行预测.介绍支持向量机的基本原理,研究蚁群算法(ACO)实现支持向量机参数优化的方法,构建ACOSYM模型.对某公路隧道随机选取的2个监测断面的预测结果表明,该模型预测精度较高,泛化性能较好,用蚁群算法进行SVM参数优选是一种简单、优选的方法,可以有效指导隧道的施工.

关键词：隧道工程、围岩、变形预测、支持向量机、蚁群算法、参数优化

所属期刊栏目：34

分类号：U45(隧道工程)

在线出版日期：2014-04-08（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：13-18