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《宁夏大学》 2004年
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进化支持向量机及其在岩体边坡中的应用

陆有忠  
【摘要】:支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是基于Vapnik—Chervonenkis即VC理论的创造性机器学习方法,是由Vapnik教授和他在AT£T贝尔实验室的合作者提出的。其基本思想是通过用内积函数定义的非线性变换将输入空间变换到一个高维空间,在这个高维空间中寻找输入和输出变量之间的一种非线性关系。支持向量机有着较好的理论基础,采用结构风险最小化原则,具有很好的泛化能力;其算法是一个凸二次优化问题,保证找到的解是全局最优解;能较好地解决小样本、非线性和高维数、局部极小点问题等实际问题,因此支持向量机是当今研究的热点问题。岩土力学是一门既赋理论内涵,又工程实践性很强的学科。经过几十年的研究,运用材料力学、弹性力学、弹塑性理论等传统科学,提出了各种求解方法,但是由于岩土介质的复杂性、非线性、随机性、不确定性和模糊性等特点,传统的方法并没有达到满意的效果。支持向量机作为一种新的通用机器学习方法,对解决很难用数学模型描述的问题具有很好的适应性,并且具有广泛的应用前景。本文将支持向量机方法应用于岩体边坡及位移反分析等的研究中,主要工作如下: 1.针对岩土工程安全性评估问题,将支持向量机引入到岩土工程研究中,建立了边坡工程可靠性估计的支持向量机模型;2.针对支持向量机在参数(包括核函数及其参数)确定方面的问题,提出了进化支持向量机方法,该方法既利用了遗传算法的全局优化能力,又利用了支持向量机在处理小样本、高维数、非线性等问题方面的优良特性;3.提出了岩土体变形行为预测的进化支持向量机(ESVM)方法,并利用该方法对新滩滑坡的变形行为进行了研究,验证了该方法的可行性;4.提出了岩体边坡非线性位移时间序列及滑动预测新方法并通过简单的算例说明了该方法的可行性和它的优良性能;5.应用岩土体变形行为预测的进化支持向量机方法,提出了进化支持向量机(ESVM)位移反演的基本思想,并对位移进行了反分析预测。识别的参数对于指导施工和优化设计都具有重要的意义。
【学位授予单位】:宁夏大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TU457

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 纪华,郑璐石;支持向量机及其在岩土工程中的应用[J];宁夏工程技术;2005年02期
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 王学明;基于支持向量机方法的工程围岩变形预测研究[D];东北大学;2009年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 刘沐宇;基于范例推理的边坡稳定性智能评价方法研究[D];武汉理工大学;2002年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 何建平;王新文;;某污水处理厂边坡稳定仿真分析[J];四川建筑科学研究;2009年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 郑颖人;;岩土材料的破坏与极限分析方法的发展[A];塑性力学新进展——2011年全国塑性力学会议论文集[C];2011年
2 齐继阳;竺长安;曾议;;基于遗传禁忌混合搜索算法的设备布局研究[A];2004“安徽制造业发展”博士科技论坛论文集[C];2004年
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5 刘钰;韩峰;董楠;陆希成;雷鸣;;爆炸容器安全概率的统计分析方法[A];全国危险物质与安全应急技术研讨会论文集(下)[C];2011年
6 丁婷;崔红涛;;遗传算法在智能天线扇区波束赋形及阵元失效补偿中的应用[A];经济策论(上)[C];2011年
7 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于最小二乘支持向量机的Hammerstein-Wiener模型辨识[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 ;Inverse System Control of Nonlinear Systems Using LS-SVM[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵同彬;深部岩石蠕变特性试验及锚固围岩变形机理研究[D];山东科技大学;2009年
2 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 李佳;载人潜器阻力性能的数值和试验预报及外形优化研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 张亚娟;适应性企业战略协同机制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 谭枫;介入式文化算法及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 陆满君;通信辐射源个体识别与参数估计[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 谭佳琳;粒子群优化算法研究及其在海底地形辅助导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 王龙金;零/低航速减摇鳍升力模型及系统控制策略研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 曾传华;基于颜色和纹理特征的竹条分级方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
3 范红朴;IT行业员工离职预警问题研究[D];华中农业大学;2010年
4 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
5 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
6 张小亮;非线性规划的信赖域算法[D];河南理工大学;2010年
7 万成;动态环境下的元胞遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
8 李坤;参数参与进化的自适应遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
9 张泽;大台煤矿深部原岩应力场及岩爆地质力学成因分析[D];山东科技大学;2010年
10 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 黄修云,曹国安,张清;人工神经元网络在地下工程预测中的应用[J];北方交通大学学报;1998年01期
2 张治强,冯夏庭,杨成祥,林韵梅;非线性位移时间序列分析的遗传神经网络方法[J];东北大学学报;1999年04期
3 冯夏庭,赵洪波;岩爆预测的支持向量机[J];东北大学学报;2002年01期
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6 张俊艳;冯守中;刘东海;;基于RBF神经网络的隧洞围岩变形预测方法[J];中国工程科学;2005年10期
7 马万权,王新平,程崇国;神经网络技术在阳宗隧道围岩变形预测中的应用[J];公路交通技术;2003年02期
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中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 姜谙男;大型洞室群开挖与加固方案反馈优化分析集成智能方法研究[D];东北大学;2005年
2 巨能攀;大跨度高边墙地下洞室群围岩稳定性评价及支护方案的系统工程地质研究[D];成都理工大学;2005年
3 金长宇;水电站地下厂房的围岩稳定分析与变形预测[D];大连理工大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 赖永标;支持向量机在地下工程中的应用研究[D];山东科技大学;2004年
2 刘天浩;滑坡位移序列的支持向量机预测[D];东北大学;2005年
3 刘欣;龙滩水电站地下厂房洞室群围岩稳定性研究[D];贵州大学;2007年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 范量;韩阳;王威;师旭超;;单桩竖向极限承载力预测的SVM模型[J];河南科学;2007年01期
2 管志勇;宋涛;戚蓝;石颜军;;支持向量机在地基沉降预测中的应用[J];沈阳理工大学学报;2008年02期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 苏国韶;高地应力下大型地下洞室群稳定性分析与智能优化研究[D];中国科学院研究生院(武汉岩土力学研究所);2006年
2 张振华;深切河谷岸坡开挖过程动态预警方法研究[D];中国科学院研究生院(武汉岩土力学研究所);2008年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 白明洲,王家鼎;地下洞室中裂隙岩体围岩稳定性研究的模糊信息优化处理方法[J];成都理工学院学报;1999年03期
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3 马平波,冯夏庭,张治强,刘艳超,陈廷伟;基于数据挖掘的深部采场岩爆知识的自动获取[J];东北大学学报;2000年06期
4 冯夏庭,赵洪波;岩爆预测的支持向量机[J];东北大学学报;2002年01期
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 潘继斌;回归函数的支持向量机估计法[J];湖北师范学院学报(自然科学版);2003年04期
2 孟科,张恒喜,李寿安,朱家元;基于SVM的可靠性评估方法研究[J];中国制造业信息化;2004年10期
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5 邹华胜;宁书年;杨峰;徐遵义;;支持向量机在储层厚度预测和计算中的应用[J];地球物理学进展;2007年05期
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8 王炜;郭小明;王淑艳;刘丽琴;;关于核函数选取的方法[J];辽宁师范大学学报(自然科学版);2008年01期
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10 王海洋;丁正生;;支持向量机训练算法概述[J];科技信息(科学教研);2008年09期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 林杰华;张斌;李冬森;宋华茂;余志强;王浩;;支持向量机在电力客户信用评级中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
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3 黄淑云;孙兴玉;梁汝萍;邱建丁;;基于小波支持向量机预测蛋白质亚细胞定位研究[A];第十一届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2011年
4 谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
5 涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
6 杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
7 师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(上册)[C];2004年
8 张军;;支持向量机方法在地下水位干扰排除中的初步应用[A];2007年地震流体学术研讨会论文摘要集[C];2007年
9 许建生;盛立东;;基于改进的支持向量机和BP神经网络的识别算法[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年
10 荣海娜;张葛祥;张翠芳;;基于支持向量机的非线性系统辨识方法[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 课题主持人 李心丹 课题协调人 上海证券交易所 施东晖 傅浩 课题研究员 宋素荣 查晓磊 宾红辉 张许宏 郭静静 黄隽 南京大学工程管理学院;内幕交易与市场操纵的行为动机与判别监管研究[N];中国证券报;2007年
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7 周颖;王米渠与中医心理学[N];中国中医药报;2006年
8 记者 张云普通讯员 全攀峰 安强强;大庆物探深度域地震资料岩性解释技术获得五大突破[N];中国石油报;2008年
9 本报记者 冯治恩;敢与“雷公”试比高[N];铜川日报;2008年
10 记者 耿挺;蛋白质功能算出来[N];上海科技报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杜小芳;基于CPFR的农产品采购模型研究[D];华中科技大学;2005年
2 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
3 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
4 孙薇;市场条件下抽水蓄能电站效益综合评价及运营模式研究[D];华北电力大学(河北);2007年
5 常群;支持向量机的核方法及其模型选择[D];哈尔滨工业大学;2007年
6 刘叶青;原始空间中支持向量机若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2009年
7 常甜甜;支持向量机学习算法若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2010年
8 胡运红;支持向量机的若干算法研究[D];山东科技大学;2011年
9 周喜川;非可信环境下的支持向量机研究[D];浙江大学;2010年
10 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
2 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
3 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
4 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
5 鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
6 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
7 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
8 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
9 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
10 张永新;基于支持向量机和遗传算法相结合的模拟电路故障诊断方法研究[D];东北大学;2009年
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