【摘 要】
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随着不敏感损失函数ε在支持向量机(Support Vector Machine,SVM)中的引进,这一机器学习模型在非线性领域中得到有效运用.SVM在工程领域主要用于进行回归分析、模式识别以及
【机 构】
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中建五局土木工程有限公司,中南大学地球科学与信息物理学院,有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室
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随着不敏感损失函数ε在支持向量机(Support Vector Machine,SVM)中的引进,这一机器学习模型在非线性领域中得到有效运用.SVM在工程领域主要用于进行回归分析、模式识别以及分类,这些应用逐渐成为工程领域的热点.笔者基于SVM构建立模型,对郴州某紧邻边坡条件下的基坑支护桩位移与锚索拉力监测数据进行分析后,建立基于两者施工过程中的监测数据的预测模型.通过与后期所得监测数据对比,检验预测的准确率.之后利用模型对将来某段时间基坑支护桩的位移进行预测,用于评价基坑在预测时间内的稳定性.经模型计算
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