10.11857/j.issn.1674-5124.2018070012
PSO优化的SVM旋压触探岩土识别方法
针对现有的旋压触探测量精确度不高,没有准确的土力学模型的问题,该文提出基于支持向量分类机的岩土识别方法,并且用粒子群寻优算法来确定支持向量机的惩罚因子和核函数参数.首先,根据旋压触探勘测的实际情况,选取锥尖阻力、侧壁阻力、摩阻比、探杆倾斜角、岩土温度及湿度等参数构建旋压触探分析的指标决策体系;其次,基于粒子群寻优算法和支持向量分类机,建立岩土测试指标和土力学指标映射体系;最后在天津某地进行5次实地勘测,通过得到的静力触探和旋压触探的711组对比数据,进行该方法的验证,其分类结果准确率大于96％,符合实际工程的需要.
旋压触探、岩土识别、粒子群、支持向量机
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TU413(土力学、地基基础工程)
天津市科技特派员项目;天津市科技型中小企业创新基金项目
2020-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
91-95,102
