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利用支持向量机学习原理,研究露天采矿爆破振动对民房破坏的预测问题。选取爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间、灰缝强度、砖墙面积率、房屋高度、屋盖形式、圈梁构造柱、施工质量和场地条件作为露天采矿爆破振动对民房破坏的影响因素,以工程实际检测数据为训练样本,建立露天采矿爆破振动对民房破坏的LS-SVM预测模型。利用32组爆破实验数据作为学习样本对支持向量机进行训练,建立相应的预测模型并通过回代估计方法进...
在小子样结构响应试验数据样本的基础上,利用支持向量机回归的方法模拟了圆柱壳体动态 极限应变峰值同壳体几何尺寸和外加脉冲载荷大小的非线性函数关系,同时通过改进的模拟 退火单纯形混合算法优化了支持向量机的性能参数,并将支持向量机回归分析的预测性能同 BP人工神经网络方法做了比较,验证了具有优化性能参数组合的支持向量机在小样本条件下 更好的预测和推广能力. 最后,从支持向量机回归模型导出了大尺寸圆柱壳体...

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