【摘 要】
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传统的固体力学方法在描述岩石的各种地质因素与其力学性态之间的复杂非线性关系时存在困难。引入粒子群算法（PSO）对支持向量机（SVM）进行优化,提出岩石力学性态预测的粒子群优化
【机 构】
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河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室,河海大学岩土工程科学研究所,中国水电顾问集团成都勘测设计研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（50539110）,“十一五”国家科技支撑计划重点项目（2006BAB04A02）
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传统的固体力学方法在描述岩石的各种地质因素与其力学性态之间的复杂非线性关系时存在困难。引入粒子群算法（PSO）对支持向量机（SVM）进行优化,提出岩石力学性态预测的粒子群优化支持向量机模型（PSO-SVM）。该模型利用SVM来建立岩石地质因素与力学性态之间的非线性关系;同时利用PSO对SVM参数进行全局寻优,避免人为选择参数的盲目性,从而提高模型的预测精度。将PSO-SVM应用到岩石压缩系数的预测中,并与传统的BP神经网络（BP-NN）进行对比分析。结果显示,PSO-SVM的预测精度较BP-NN有较大的提
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