基于GA与SVM的最危险滑动面识别

摘要：

结合支持向量机与遗传算法,提出了一种边坡最危险滑动面识别的新方法.这种方法基于正交设计和极限平衡分析获得学习样本,通过支持向量机学习,从而获得最危险滑动面与安全系数之间的非线性映射关系,再用遗传算法从全局空间上搜索,进行最危险滑动面的识别,并同时获得对应的最小安全系数,该方法计算速度快、效率高.给出了两个算例,结果是令人满意的.

关键词：支持向量机、位移反分析、遗传算法、有限元

所属期刊栏目：27

分类号：TB115;TD824.7(工程基础科学)

资助基金：中国科学院重点实验室基金Z110405;浙江省高校青年敦师资助计划项目

在线出版日期：2006-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2011-2014