10.3969/j.issn.1000-7598.2005.12.025
公路软基沉降预测的支持向量机模型
提出了基于支持向量机(SVM)模型对公路软基沉降进行预测的一种新方法,工程实例预测结果表明,在同样的训练均方误差下,SVM模型预测能力要优于BP神经网络模型,同时该模型能够综合利用分级加载过程中的沉降观测数据作为训练样本集,比仅依靠预压期内部分实测沉降数据的双曲线法更能反映地基土的变形趋势.因此,将建立的SVM模型应用于公路软基沉降预测能够更准确地反映实际沉降过程.
公路软基、支持向量机(SVM)、沉降、预测
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U416.1(道路工程)
2006-02-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
1987-1990