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《第九届全国岩土力学数值分析与解析方法讨论会论文集》2007年
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参数优化LSSVM的巷道围岩松动圈预测研究

马文涛  
【摘要】:最小二乘支持向量机方法(LSSVM)在处理小样本、高维数、非线性的问题时,具有求解速度快、易于描述非线性关系的优良特性。但是,该方法得到的模型拟合精度和泛化能力依赖于其相关参数,因此,提出基于粒子群优化算法(PSO)的LSSVM参数优选方法。最后,用该模型对巷道围岩松动圈进行了预测研究。结果表明,PSO优化的LSSVM模型具有收敛速度快、计算精度高的特点,说明该模型是合理、有效的。
【作者单位】:宁夏大学数学计算机学院
【分类号】:TD311

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前7条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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10 甘良志;核学习算法与集成方法研究[D];浙江大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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1 马文涛;;参数优化LSSVM的巷道围岩松动圈预测研究[A];第九届全国岩土力学数值分析与解析方法讨论会论文集[C];2007年
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