【摘 要】
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强夯法运用重锤高速冲击实现工程场地不良土质的改良加固,在地基处理工程中应用广泛,而有效加固深度的标定是应用强夯实现地基处理时的核心环节.文章基于强夯理论与有效加固深度概念,提出了以统计学习原理为理论的支持向量机算法,回归预测了强夯有效加固深度;并应用遗传算法优化了支持向量机模型的参数,通过对工程样本数据的回归、预测,对比了预测精度与误差反向传播神经网络模型预测结果.结果表明:优化支持向量机模型能够在数据样本上实现准确的回归拟合;模型在测试样本数据的预测误差低、预测精度优于神经网络模型.
【机 构】
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山东建筑大学土木工程学院,山东济南250101;山东建筑大学建筑结构加固改造与地下空间工程教育部重点实验室,山东 济南250101;山东建筑大学土木工程学院,山东济南250101;山东建大工程鉴定加固
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强夯法运用重锤高速冲击实现工程场地不良土质的改良加固,在地基处理工程中应用广泛,而有效加固深度的标定是应用强夯实现地基处理时的核心环节.文章基于强夯理论与有效加固深度概念,提出了以统计学习原理为理论的支持向量机算法,回归预测了强夯有效加固深度;并应用遗传算法优化了支持向量机模型的参数,通过对工程样本数据的回归、预测,对比了预测精度与误差反向传播神经网络模型预测结果.结果表明:优化支持向量机模型能够在数据样本上实现准确的回归拟合;模型在测试样本数据的预测误差低、预测精度优于神经网络模型.
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