搜索结果: 1-3 共查到“土木建筑工程 PSO”相关记录3条 . 查询时间(0.015 秒)
目前混凝土毁伤效应中侵彻深度的预测对防护工程设计与建设有着重要的指导意义，传统的预测方法存在样本需求量大、预测误差大等问题。根据支持向量机原理，采用粒子群算法优化模型参数，提出了预测动能弹侵彻深度的粒子群-支持向量机方法，并编写了相应的计算程序，通过援引实测数据验证预测的准确性。结果表明:该方法对于小样本、非线性预测有较大优势，相比于传统的灰色理论预测，其预测相对误差较小(最大相对误差为3.18%...
岩石力学性态预测的PSO-SVM模型
PSO-SVM模型 岩石力学
2010/2/4
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...
冲击地压预测的PSO-SVM模型
PSO-SVM模型 冲击地压预测
2009/4/30
冲击地压是一种复杂的非线性动力学现象，其发生机制非常复杂，而在监测数据的基础上对其进行分析预测，是冲击地压的一个重要研究方法，但是采用传统的数学力学方法很难表达冲击地压与其影响因素之间的复杂非线性关系，其中采用时间序列进行预测是一个重要的研究方向。针对这一问题，将冲击地压看作一时间序列过程，采用支持向量机建立冲击地压序列之间的非线性关系；同时，考虑到支持向量机参数对预测效果的影响，采用微粒群算法对...