岩爆分类的支持向量机方法   总被引：14，自引：0，他引：14  

赵洪波 《岩土力学》2005,26(4):642-644

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。  相似文献   

地理作用和集聚演化：基于数据挖掘的分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

葛莹  吴野 《地理科学进展》2009,28(6):855-862

经济集聚是工业社会中一种普遍存在的地理现象。它可以发生在不同的地理层面上,具有多种空间组织结构。在回答地理是否会影响集聚演化的问题上存在着两种不同的观点。其一是认为良好的地理环境将有助于经济集聚的产生,并且地理作用在其发展过程中持续存在;其二是认为地理仅是集聚形成的一个触发因子,其发展可以依赖纯经济因素而不是比较优势。本文运用数据挖掘技术,将演化时段分成集聚形成和集聚发展二个阶段,从另一个角度详细分析这两种观点。研究结论表明,集聚的形成受到自然地理要素的影响比经济地理要素要大。但经济地理要素对集聚增长具有显著的作用,经济因素和交通因素是集聚规模增加的关键所在,而自然地理因素作用被削弱了。  相似文献   

Probabilistic reservoir operation using Bayesian stochastic model and support vector machine   总被引：3，自引：0，他引：3  

Mohammad Karamouz  Azadeh Ahmadi  Ali Moridi   《Advances in water resources》2009,32(11):1588-1600

Available water resources are often not sufficient or too polluted to satisfy the needs of all water users. Therefore, allocating water to meet water demands with better quality is a major challenge in reservoir operation. In this paper, a methodology to develop operating strategies for water release from a reservoir with acceptable quality and quantity is presented. The proposed model includes a genetic algorithm (GA)-based optimization model linked with a reservoir water quality simulation model. The objective function of the optimization model is based on the Nash bargaining theory to maximize the reliability of supplying the downstream demands with acceptable quality, maintaining a high reservoir storage level, and preventing quality degradation of the reservoir. In order to reduce the run time of the GA-based optimization model, the main optimization model is divided into a stochastic and a deterministic optimization model for reservoir operation considering water quality issues.The operating policies resulted from the reservoir operation model with the water quantity objective are used to determine the released water ranges (permissible lower and upper bounds of release policies) during the planning horizon. Then, certain values of release and the optimal releases from each reservoir outlet are determined utilizing the optimization model with water quality objectives. The support vector machine (SVM) model is used to generate the operating rules for the selective withdrawal from the reservoir for real-time operation. The results show that the SVM model can be effectively used in determining water release from the reservoir. Finally, the copula function was used to estimate the joint probability of supplying the water demand with desirable quality as an evaluation index of the system reliability. The proposed method was applied to the Satarkhan reservoir in the north-western part of Iran. The results of the proposed models are compared with the alternative models. The results show that the proposed models could be used as effective tools in reservoir operation.  相似文献   

基于GA与SVM的最危险滑动面识别     

赵洪波 《岩土力学》2006,27(11):2011-2014

结合支持向量机与遗传算法,提出了一种边坡最危险滑动面识别的新方法。这种方法基于正交设计和极限平衡分析获得学习样本,通过支持向量机学习,从而获得最危险滑动面与安全系数之间的非线性映射关系,再用遗传算法从全局空间上搜索,进行最危险滑动面的识别,并同时获得对应的最小安全系数,该方法计算速度快、效率高。给出了两个算例,结果是令人满意的。  相似文献   

Performance assessment of genetic programming (GP) and minimax probability machine regression (MPMR) for prediction of seismic ultrasonic attenuation   总被引：1，自引：0，他引：1  

Manoj Kumar  Manav Mittal  Pijush Samui 《地震科学（英文版）》2013,26(2):147-150

The determination of seismic attenuation (s) (dB/cm) is a challenging task in earthquake science. This article employs genetic programming (GP) and minimax probability machine regression (MPMR) for prediction of s. GP is developed based on genetic algorithm. MPMR maximizes the minimum probability of future predictions being within some bound of the true regression function. Porosity (n) (%), permeability (k) (millidarcy), grain size (d) (μm), and clay content (c) (%) have been considered as inputs of GP and MPMR. The output of GP and MPMR is s. The developed GP gives an equation for prediction of s. The results of GP and MPMR have been compared with the artificial neural network. This article gives robust models based on GP and MPMR for prediction of s.  相似文献   

堆浸铀矿堆液体饱和渗流规律的研究     

叶勇军  丁德馨  李广悦  宋键斌  李峰 《岩土力学》2013,34(8):2243-2248

铀矿堆浸,溶浸液在铀矿堆中的渗流对浸出效果有非常重要的影响,研究堆浸铀矿堆的渗透特性,对改善铀矿堆浸效果具有重要的意义。采用取自我国南方某铀矿山的堆浸铀矿石,配制10组不同粒径分维数的试样,利用自制的饱和渗流试验装置,对其液体饱和渗流的规律进行试验研究,获得相应的渗透率和流态指数。利用试验结果,分析粒径分维数对渗透率的影响。采用支持向量机（SVM）模型,以粒径分维数和孔隙率作为输入量,建立渗透率和流态指数预测模型。结果表明,（1）在文中试验条件下,堆浸铀矿堆的液体饱和渗流遵循非Darcy指数定律,流态指数在1.1～1.5之间,且渗透率随着粒径分维数的增加而逐渐减小;（2）渗透率的SVM预测模型和流态指数的SVM 预测模型给出预测值的相对误差分别低于8%和7%,可以满足工程应用的要求。  相似文献   

基于频域典型相关分析的水下目标回波识别     

陈拓  蔡惠智  吴永清  吕曜辉 《海洋技术学报》2012,31(1):14-17,30

水下目标回波的特征提取与分类识别是当前主动声纳关键技术之一。采用基于回波频域特性的典型相关分析算法(CCA:Canonical Correlation Analysis)提取回波的特征,这些特征集中体现了不同目标回波的综合相关特性。设计合适的支持向量机分类器,并获得识别结果。利用这一方法对湖试中的不同目标回波进行分类识别,分析了不同接收信噪比条件下的性能,获得了理想的结果。  相似文献   

基于主成分-正则化极限学习机的超高密度电法非线性反演   总被引：2，自引：0，他引：2       下载免费PDF全文

江沸菠  戴前伟  董莉 《地球物理学报》2015,58(9):3356-3369

超高密度电法是一种新的地球物理探测技术,它通过多通道数据采集和多装置数据联合反演,极大地提高了电法勘探的成像精度.本文提出一种主成分-正则化极限学习机(PC-RELM)非线性反演方法,该方法针对超高密度电法所获取的高维勘探数据进行反演建模,通过随机设定隐层参数来简化模型的学习过程,通过主成分分析方法来进行高维数据降维,最后引入正则化因子提高反演模型的泛化能力.论文给出了超高密度电法的原理、样本构造方法和非线性反演流程,使用交叉验证方法获得了优化的隐节点数目和正则化参数,构造了优化的反演模型.通过两个经典的超高密度模型的反演结果表明,该方法能够较好地解决超高密度电法反演的高维数据非线性建模问题,能够弥补单一装置数据反演的不足,同时相较其他的非线性反演方法(ELM,BPNN和GRNN)具有更加准确的反演结果.  相似文献   

分级加载下冻土阻尼比的试验研究     

罗飞  何依婷  赵淑萍  朱占元  毛磊 《岩土力学》2015,36(11):3143-3149

利用MTS-810型振动三轴试验机对不同加载频率、围压和温度下冻结黏土和冻结黄土的阻尼比变化规律进行研究。结果表明:不同频率、围压和温度下,对于冻结黏土,随动应变幅的增大,阻尼比呈先减小再缓慢增大的变化趋势;对于冻结黄土,阻尼比随动应变幅的增加先减小再逐渐保持不变。相同动应变幅下,冻结黏土和冻结黄土的阻尼比随加载频率的增加而减小,随围压的增加变化不大,温度为?0.2~?1℃时,阻尼比的变化规律不明显,温度为?2℃时,阻尼比的取值显著小于?0.2~?1℃时的阻尼比取值。当动应力水平较低时,阻尼比受频率的影响程度较大;当动应力水平较高时,阻尼比受温度的影响程度较大;在整个加载过程中,阻尼比受围压的影响程度最小。当动应变幅较小时,频率对冻结黄土的影响程度要大于冻结黏土,随动应力水平的增高,冻结黄土受频率的影响程度逐渐小于冻结黏土。在整个加载过程中,温度对冻结黄土的影响程度大于冻结黏土,而围压对冻结黄土的影响程度小于冻结黏土。  相似文献   

软岩隧道围岩加固方法优化对比试验研究与分析     

李丹  白世伟  陈陆望  陈浩  赵瑜 《岩土力学》2010,31(Z1):145-149

为解决软岩隧道工程的支护优化设计问题,研制出力学曲线与原岩相似的模型材料,形成软岩工程常用的支护设计方法对应的物理模型,即锚杆支护、锚喷支护、锚杆加长的锚喷支护,加上毛洞模型作为参考模型,4种平面模型形成三维模型后,置入大型真三轴模型试验机,在模型边界相同的条件下对软岩隧道的支护方法进行研究。试验结果表明：不同的支护方式具有不同的超载能力和不同的破坏特点;该相似模型材料对软岩大变形特点具有良好的适用性。试验还为软岩隧道支护设计提供了可靠的研究基础。  相似文献