10.3969/j.issn.1674-1803.2019.03.10
基于ACO-SVM的岩质高边坡锚杆轴力预测
合理利用锚杆轴力监测数据对评价边坡稳定性极为重要,本文引入蚁群算法构建支持向量机锚杆轴力预测模型,结合连云港某边坡锚杆轴力实测数据对该模型的可靠性及工程应用的可行性加以验证.研究表明,ACO-SVM预测模型在充分考虑温度、时间等影响因素的同时能快速求解;输出的锚杆轴力预测值与实测值误差控制在8％以内,具有很好的可靠性;相较于位移监测预警滞后的特点,ACO-SVM轴力预测模型可及时探明边坡欠稳定体的发展趋势,对此类人工锚固岩质高边坡稳定性的分析具有一定的工程应用价值.
人工锚固岩质高边坡、支持向量机、蚁群算法、轴力预测
31
TU43(土力学、地基基础工程)
江苏省政策引导类计划 产学研合作 BY2015002-05
2019-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
53-57
