期刊文献+

基于遗传进化的支持向量机参数敏感性研究

Based on the genetic evolution of the support vector machine parameter sensitivity study
下载PDF
导出
摘要 提出了一种基于遗传进化的支持向量机预测方法,利用该预测方法对工程实例阳宗隧道下行线XK38+725断面的实测围岩变形进行预测,发现此方法具有很高的精度,同时,对基于遗传进化的支持向量机参数敏感性进行了研究,得出结论:敏感性最高的是不敏感系数,其次是惩罚因子,敏感性最低的是核函数系数。 In this paper,raising that based on the genetic evolution of support vector machine prediction method,using the prediction method to Yangzong tunnel project XK38+725 descending line of the measured cross-section to predict rock deformation,finding that this method has high accuracy,at the same time,based on genetic evolution of the support vector machine parameter sensitivity is studied,concluded that: the highest sensitivity is not sensitive coefficient,followed by the penalty factor,the lowest sensitivity is coefficient of nuclear function.
出处 《山西建筑》 2012年第6期202-204,共3页 Shanxi Architecture
关键词 遗传算法 支持向量机 预测 参数敏感性 genetic algorithm support vector machine prediction parameters' sensitivity
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献27

共引文献2412

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部