绍兴市科技计划项目(2004146)
- 作品数：6 被引量：133H指数：5
- 相关作者：赵洪波师旭超更多>>
- 相关机构：绍兴文理学院浙江大学中国科学院武汉岩土力学研究所更多>>
- 发文基金：绍兴市科技计划项目江省高等学校优秀青年教师资助计划项目浙江省教育厅科研计划更多>>
- 相关领域：建筑科学交通运输工程矿业工程更多>>
- 支持向量机在隧道围岩变形预测中的应用被引量：52
- 2005年
- 将支持向量机应用于隧道围岩变形的预测中,将围岩变形看作一个非线性变形序列,然后采用时间序列分析技术,用支持向量机建立非线性变形序列之间的映射关系,进而对未来的变形进行预测。结果表明,该方法是科学可行的,并且具有简单、方便、实时等特点。
- 赵洪波
- 关键词：隧道工程支持向量机
- 岩石节理抗剪强度的支持向量机预测被引量：1
- 2004年
- 提出了岩石节理抗剪强度预测的支持向量机方法,并根据分形节理力学性质和光弹试验数据进行支持向量机的学习和预测。分析结果表明,基于统计学习理论的支持向量机方法可以用来预测节理岩石的抗剪强度,对于复杂的岩体力学行为具有很好的适应性,这种方法在岩石力学研究中具有很好的应用前景。
- 赵洪波师旭超
- 关键词：节理岩石剪切强度支持向量机
- 煤巷围岩分类的新方法被引量：5
- 2004年
- 围岩的分类是煤矿巷道设计与施工的一项重要性的基础工作 ,由于影响围岩分类的因素很多 ,目前 ,还没有一个准确的方法。论文叙述了机器学习的最新成果———支持向量机 ,并将其应用于围岩分类 ,结果表明 。
- 赵洪波
- 关键词：煤巷围岩分类支持向量机
- 围岩破坏模式识别的支持向量机研究被引量：7
- 2005年
- 围岩的破坏受到多种因素的影响,并且各破坏模式之间没有明显的界限,因此其破坏模式的识别是一种模糊、非线性、小样本、高维数的模式识别问题。支持向量机(SVM)是最近发展起来的一种新机器学习技术,已在模式识别领域有很多成功地应用。基于支持向量机的思想,提出了围岩破坏模式识别的支持向量机方法,很好地表达了围岩破坏模式与其影响因素之间的复杂非线性关系。具体算例表明,该方法是可行的,具有一定的准确性。
- 赵洪波
- 关键词：围岩破坏模式支持向量机
- 基于进化支持向量机的滑动面参数识别被引量：9
- 2006年
- 提出了反算滑带岩土强度参数的一种新方法——进化支持向量机方法,该方法基于极限平衡分析方法计算出不同c、值下的安全系数与最危险滑动面,以这些数据作为学习样本,通过支持向量机学习,建立他们之间的非线性映射关系,然后基于这种关系,利用遗传算法搜索滑带岩土强度参数。结果表明,识别出的c、值可以满足工程的要求。
- 赵洪波
- 关键词：滑坡支持向量机反分析遗传算法
- 岩爆分类的支持向量机方法被引量：62
- 2005年
- 针对岩爆分类问题,提出了基于支持向量机的分类方法。通过对影响岩爆因素的分析,运用支持向量机理论建立岩爆类别的支持向量机模型。结果表明,基于支持向量机的岩爆分类方法具有较高的准确率,该方法是科学可行的,具有广泛的应用前景。
- 赵洪波
- 关键词：岩爆支持向量机
