基于交叉验证网格寻优的GBDT-LSTM水产养殖溶解氧预测 被引量：3

1

作者 宦娟 李慧 +1 位作者 李明宝 陈波 《常州大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第4期63-71,共9页

为了进一步提高水产养殖溶解氧的预测精度,提出了基于交叉验证网格寻优的GBDT-LSTM溶解氧预测模型。通过梯度提升决策树(GBDT)选取对溶解氧影响度较高的特征因子;在Keras深度学习框架的基础上搭建长短时记忆神经网络(LSTM),使用交叉验... 为了进一步提高水产养殖溶解氧的预测精度,提出了基于交叉验证网格寻优的GBDT-LSTM溶解氧预测模型。通过梯度提升决策树(GBDT)选取对溶解氧影响度较高的特征因子;在Keras深度学习框架的基础上搭建长短时记忆神经网络(LSTM),使用交叉验证网格寻优算法对LSTM参数进行优化;将本模型运用到江苏省金坛市渔业基地一标准池塘进行溶解氧预测。试验表明:该模型的评价指标均方根误差(R_(MSE))、平均绝对误差(M_(AE))、平均绝对百分误差(M_(APE))分别为0.208,0.158,2.635,其评价指标均优于其他对比预测模型。表明该模型具有较好的预测能力和泛化能力,能够满足现代化水产养殖的实际需求。 展开更多

关键词 水产养殖 溶解氧 GBDT LSTM 交叉验证网格寻优 组合预测

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基于网格寻优SVR房价预测模型——以郑州市为例 被引量：3

2

作者 张彦周 贾利新 《河南科学》 2014年第8期1659-1663,共5页

分析了影响房价的因素,利用房价滞后性的特点,将某年的经济指标与下一年的房价对应.利用回归支持向量机对房价进行学习、预测,同时采用网格寻优算法计算最优的学习参数.最后以郑州市的房地产数据进行仿真实验,取得了较为理想的效果.

关键词 回归支持向量机 房价预测 网格参数寻优

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网格寻优SVM在GIS局部放电故障检测中的应用 被引量：4

3

作者 谌伦作 干树川 胡骏 《四川理工学院学报（自然科学版）》 CAS 2018年第5期56-62,共7页

绝缘气体组合开关(Gas Insulated Switchgear,GIS)是变电站重要设备,它的绝缘特性直接关系到电力系统的可靠性。针对当前GIS局部放电(Partial Discharge,PD)故障分类检测算法主要使用的BP神经网络由于运行速度慢且参数调节麻烦而不适合... 绝缘气体组合开关(Gas Insulated Switchgear,GIS)是变电站重要设备,它的绝缘特性直接关系到电力系统的可靠性。针对当前GIS局部放电(Partial Discharge,PD)故障分类检测算法主要使用的BP神经网络由于运行速度慢且参数调节麻烦而不适合在线检测的问题,提出将网格寻优算法结合LIBSVM工具包的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)应用于GIS局部放电故障分类检测。仿真结果表明,与无网格寻优的SVM和BP神经网络相比,网格寻优SVM具有速度快、参数自动寻优的特点,对六类典型GIS局部放电故障的分类检测都有很好的识别效果。该方法结合超声波法检测局部放电具有灵敏度高、不受电磁场影响、可实现在线定位的特点,这将更有利于GIS局部放电故障在线检测的工程实际应用。 展开更多

关键词 GIS 局部放电 网格寻优 SVM 模式识别

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多成分经验分解模型与网格寻优的地铁客流量预测算法

4

作者 谭馨 李鲲鹏 +2 位作者 徐青山 刘继军 王丽艳 《数学建模及其应用》 2023年第2期14-26,共13页

地铁客流量预测的数学建模和有效算法有助于合理配置地铁电力资源,优化调度计划,对城市交通路网的运营至关重要.地铁客流量一方面表现出特定的周期性,同时又有较大的随机性.现有大部分算法难以对早晚高峰期流量这一精细尺度进行高精度预... 地铁客流量预测的数学建模和有效算法有助于合理配置地铁电力资源,优化调度计划,对城市交通路网的运营至关重要.地铁客流量一方面表现出特定的周期性,同时又有较大的随机性.现有大部分算法难以对早晚高峰期流量这一精细尺度进行高精度预测.本文根据对地铁客流量早晚高峰精细刻画的实际要求,通过多成分经验分解,首先将Prophet模型中的周期项进行了更为细化的多尺度分解,提出了包含6种成分的改进Prophet模型;进而对改进的Prophet模型,在待求解的模型参数服从一定先验概率分布的假定下,采用网格寻优算法在训练集上实现模型超参数的自动选取;最后设计了数据和模型双驱动的地铁客流量预测算法,并在天池平台提供的杭州地铁公开数据集上进行实验验证,结果表明该算法比基于Prophet模型的算法预测精度大为提高.其中最大误差、平均绝对误差和均方误差这3个评价指标在整体测试集上分别减少了42.39%、 52.13%和50.02%;在高峰期测试集上分别减少了89.49%、 93.20%和92.19%;相比LSTM算法,在高峰期测试集上分别减少了1.43%、 60.53%和62.12%. 展开更多

关键词 地铁客流量 精细尺度预测 多成分经验分解 最大后验估计 网格自动寻优

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基于网格参数寻优法的支持向量机边坡位移预测研究 被引量：1

5

作者 于良 张灵凯 《城市地理》 2017年第1X期169-169,共1页

为了消弱因选取支持向量机参数而造成边坡位移预测有较大误差的问题,本文提出基于网格参数寻优的支持向量机边坡位移预测模型,并与直接用支持向量机来预测边坡位移模型做对比。结果表明基于网格参数寻优的支持向量机边坡位移预测模型在... 为了消弱因选取支持向量机参数而造成边坡位移预测有较大误差的问题,本文提出基于网格参数寻优的支持向量机边坡位移预测模型,并与直接用支持向量机来预测边坡位移模型做对比。结果表明基于网格参数寻优的支持向量机边坡位移预测模型在预测精度更具优势。 展开更多

关键词 支持向量机 网格参数寻优法 边坡位移预测

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永磁球形电机的支持向量机模型的参数寻优 被引量：25

6

作者 鞠鲁峰 王群京 +2 位作者 李国丽 胡存刚 钱喆 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期85-90,共6页

提出一种新的永磁球形电机的数学模型建立方法——支持向量机(SVM)模型,分别采用网格参数寻优、遗传算法(GA)参数寻优、粒子群(PSO)寻优算法来计算SVM模型的参数,分析比较三种算法得到的参数,确定最适合永磁球形电机SVM回归模型的参数... 提出一种新的永磁球形电机的数学模型建立方法——支持向量机(SVM)模型,分别采用网格参数寻优、遗传算法(GA)参数寻优、粒子群(PSO)寻优算法来计算SVM模型的参数,分析比较三种算法得到的参数,确定最适合永磁球形电机SVM回归模型的参数寻优算法。 展开更多

关键词 关键词 永磁球形电机 支持向量机 回归 网格参数寻优算法 遗传算法 粒子群寻优算法

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基于支持向量机模型的地表下沉系数计算参数寻优

7

作者 熊睿 《采矿技术》 2021年第6期108-111,共4页

为准确快速地对地表下沉系数进行预测分析,提出基于支持向量机(SVM)的地表下沉系数的SVM预测模型,结合我国典型的地表移动观测站实际案例,分别采用网格参数寻优算法、遗产算法(GA)、粒子群算法(PSO)对SVM模型进行参数寻优,并采用考虑交... 为准确快速地对地表下沉系数进行预测分析,提出基于支持向量机(SVM)的地表下沉系数的SVM预测模型,结合我国典型的地表移动观测站实际案例,分别采用网格参数寻优算法、遗产算法(GA)、粒子群算法(PSO)对SVM模型进行参数寻优,并采用考虑交叉概率的改进GA算法对地表下沉系数进行预测。结果表明,改进的GA算法预测回归系数可达到0.95271,适合地表下沉系数预测分析,预测准确率最高。 展开更多

关键词 地表下沉系数 支持向量机 网格参数寻优算法 遗传算法 粒子群寻优算法

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面向重型数控机床的加工工艺参数优化方法 被引量：18

8

作者 熊尧 吴军 +1 位作者 邓超 王远航 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期729-737,共9页

为提高重型数控机床的加工质量与效率,提出一种基于数值模拟与优化算法相结合的加工工艺参数优化方法。通过为重型数控机床的加工过程所构造的非线性动力学模型,建立加工工艺参数与加工表面粗糙度的映射关系,以加工工艺参数组合为决策变... 为提高重型数控机床的加工质量与效率,提出一种基于数值模拟与优化算法相结合的加工工艺参数优化方法。通过为重型数控机床的加工过程所构造的非线性动力学模型,建立加工工艺参数与加工表面粗糙度的映射关系,以加工工艺参数组合为决策变量,以加工表面粗糙度和加工尺寸精度等为目标函数,建立重型数控机床加工工艺参数多目标数学优化模型,并采用网格直接寻优算法对数学优化模型进行寻优求解,最终得到重型数控机床的最优加工工艺参数组合。以某重型数控机床的铣削加工过程为例进行实例验证,并通过对比单目标优化结果验证了该多目标优化方法的优越性。 展开更多

关键词 数控机床 动力学模型 加工工艺参数 多目标优化 网格寻优算法

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基于傅里叶变换近红外和支持向量机的霉变玉米检测 被引量：11

9

作者 袁莹 王伟 +1 位作者 褚璇 喜明杰 《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期143-146,共4页

利用傅里叶变换近红外光谱对霉变玉米进行检测。运用波数范围在12 000～4 000 cm^-1的FTNIR系统进行不同霉变程度样品光谱信息的采集,并利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）进行数据分析。结果显示,利用原光谱数据,以主成分... 利用傅里叶变换近红外光谱对霉变玉米进行检测。运用波数范围在12 000～4 000 cm^-1的FTNIR系统进行不同霉变程度样品光谱信息的采集,并利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）进行数据分析。结果显示,利用原光谱数据,以主成分分析（PCA）提取的前5个主成分作为输入,选用径向基函数（RBF）作为SVM核函数,并运用网格划分寻优法寻得的最优参数C、γ,所建立的分类模型最佳。SVM分类模型对训练集和测试集的预测准确率分别达到93.3%和91.7%,对独立样品集的预测准确率达到87.8%,表明基于FT-NIR和SVM进行霉变玉米的检测是可行的。 展开更多

关键词 霉变 支持向量机 玉米 傅里叶变换近红外光谱技术 网格寻优

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基于GA-SVM的电站锅炉烟气含氧量软测量模型 被引量：5

10

作者 李建强 赵凯 +3 位作者 牛成林 尹喜超 陈星旭 邢飞 《热力发电》 CAS 北大核心 2017年第4期63-69,共7页

针对电厂烟气含氧量测量存在的投资大、精度低等问题,在烟气含氧量理论研究的基础上,选择合理的二次变量,引入支持向量机(SVM)建立二次变量与烟气含氧量的软测量模型。利用遗传算法(GA)对模型中的惩罚系数和核函数参数进行寻优,进而利... 针对电厂烟气含氧量测量存在的投资大、精度低等问题,在烟气含氧量理论研究的基础上,选择合理的二次变量,引入支持向量机(SVM)建立二次变量与烟气含氧量的软测量模型。利用遗传算法(GA)对模型中的惩罚系数和核函数参数进行寻优,进而利用最优值构建了GA-SVM烟气含氧量软测量模型,并对比利用粒子群算法及网格搜索法对参数的寻优结果,对模型的准确性、泛化性进行测试。仿真结果表明:遗传算法比粒子群算法和网格搜索法更易找到全局最优解;GA-SVM软测量模型误差在±0.2%以内,相对误差在±4%以内,能满足不同负荷、不同时间段锅炉烟气含氧量的预测要求,其对烟气含氧量的测量更准确。 展开更多

关键词 烟气含氧量 支持向量机 遗传算法 粒子群算法 网格寻优法 软测量

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基于SVM的语音特征提取及识别模型研究 被引量：3

11

作者 吴皓莹 程晶 范凯 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 2014年第2期316-319,共4页

针对非特定文本的说话人识别,研究了特征提取方法及SVM核函数和参数选取对识别结果的影响,分析了现有的语音特征提取算法及各自的优缺点,以及不同核函数、核参数及惩罚参数对识别性能的影响.采用改进的网格寻优方法,进一步提高语音信息... 针对非特定文本的说话人识别,研究了特征提取方法及SVM核函数和参数选取对识别结果的影响,分析了现有的语音特征提取算法及各自的优缺点,以及不同核函数、核参数及惩罚参数对识别性能的影响.采用改进的网格寻优方法,进一步提高语音信息的识别时间. 展开更多

关键词 支持向量机(SVM) 特征参数 核函数 识别模型 网格寻优算法

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基于支持向量机的烟气二氧化硫排放量预测模型 被引量：6

12

作者 薛美盛 王旭 冀若阳 《计算机系统应用》 2018年第2期186-191,共6页

针对循环流化床锅炉控制系统的烟气SO_2对象的非线性特点,本文建立了一种基于支持向量机的烟气SO_2排放量预测模型.由于直接网格搜索确定支持向量机回归模型参数的方法计算量大、搜索时间长,本文采用单变量参数搜索结合网格寻优的方法... 针对循环流化床锅炉控制系统的烟气SO_2对象的非线性特点,本文建立了一种基于支持向量机的烟气SO_2排放量预测模型.由于直接网格搜索确定支持向量机回归模型参数的方法计算量大、搜索时间长,本文采用单变量参数搜索结合网格寻优的方法来确定模型参数.仿真结果表明,基于支持向量机方法建立的循环流化床锅炉烟气SO_2排放量预测模型具有良好的预测效果. 展开更多

关键词 二氧化硫 支持向量机 网格寻优 预测模型

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基于SVM的梅雨量预测方法 被引量：3

13

作者 朱天一 汪春秀 王定成 《微计算机信息》 2012年第3期169-170,共2页

梅雨总量的预测研究对研究长江中下游夏季旱涝情况有重要的意义。根据近106a(1885-1990年)长江中下游沿江梅雨期的梅雨总量数据以及该时期梅雨特点,建立时间序列支持向量机(SVM)回归模型,并采用网格寻优参数函数对模型的参数进行优化,... 梅雨总量的预测研究对研究长江中下游夏季旱涝情况有重要的意义。根据近106a(1885-1990年)长江中下游沿江梅雨期的梅雨总量数据以及该时期梅雨特点,建立时间序列支持向量机(SVM)回归模型,并采用网格寻优参数函数对模型的参数进行优化,取得了较好的预测结果。 展开更多

关键词 梅雨 SVM 时间序列 网格寻优

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基于多维特征和支持向量机核函数优化的自动化肺结节检测模型 被引量：4

14

作者 刘银凤 张俊杰 +2 位作者 周涛 夏勇 吴翠颖 《生物医学工程研究》 北大核心 2016年第2期75-80,共6页

为了解决特征级肺结节检测研究中的特征结构不合理和分类器性能低下两个问题,提出了一种多维特征表达与支持向量机(support vector machine,SVM)核函数优化相结合的自动化肺结节检测模型。首先提取多维特征数据量化感兴趣区域(region of... 为了解决特征级肺结节检测研究中的特征结构不合理和分类器性能低下两个问题,提出了一种多维特征表达与支持向量机(support vector machine,SVM)核函数优化相结合的自动化肺结节检测模型。首先提取多维特征数据量化感兴趣区域(region of interest,ROI),然后利用网格寻优算法优化SVM核函数,最后基于优化的SVM分类器识别结节区域和非结节区域。仿真实验结果表明,该模型耗时短、检测正确率高,具有一定的临床应用价值。 展开更多

关键词 肺结节检测 特征提取 网格寻优 支持向量机 分类识别 医学图像处理

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飞机动态推出控制策略仿真优化模型 被引量：2

15

作者 廉冠 张亚平 +1 位作者 邢志伟 罗谦 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期776-782,共7页

机场离港运行的无序化造成滑行过程中的长时间排队等待及大量燃油浪费。为了减少燃油消耗和废气排放,在已有的动态推出控制策略基础上提出了阶梯函数控制策略(Step function,SPC)和非线性函数动态推出策略(Nonlinear function,NPC)的一... 机场离港运行的无序化造成滑行过程中的长时间排队等待及大量燃油浪费。为了减少燃油消耗和废气排放,在已有的动态推出控制策略基础上提出了阶梯函数控制策略(Step function,SPC)和非线性函数动态推出策略(Nonlinear function,NPC)的一般形式,以离港成本为目标,建立了基于停机位等待惩罚的动态推出控制模型,在不延误的前提下提出了一种基于网格参数优化的蒙特卡洛仿真优化算法。通过北京首都机场实际运行数据对推出过程进行仿真计算,并与无控制策略以及传统N-control策略的最优可达解进行仿真对比,结果表明:在不延误的前提下,提出的推出策略可以更加有效地降低平均滑行道滑行时间,NPC策略的离港运行成本和燃油成本可降低45.52%和54.23%,SPC虽然成本节省劣于NPC策略,但是其简单的操作方式可以为离港推出调度方式的改进提供决策支持。 展开更多

关键词 航空运输 推出控制策略 蒙特卡洛仿真 网格寻优 滑行时间 燃油成本

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基于相空间重构的光纤周界信号识别算法研究 被引量：8

16

作者 王建平 郝钊 朱程辉 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第5期643-648,共6页

文章将相空间重构和复小波包变换引入入侵信号类型的识别,对原始信号进行相空间重构,以便更深地反映光纤入侵振动数据混沌特性的内在动力性属性。以相空间重构嵌入维数作为复小波包变换数据输入长度,避免输入信号长度的随意性。采用复... 文章将相空间重构和复小波包变换引入入侵信号类型的识别,对原始信号进行相空间重构,以便更深地反映光纤入侵振动数据混沌特性的内在动力性属性。以相空间重构嵌入维数作为复小波包变换数据输入长度,避免输入信号长度的随意性。采用复小波包提取重构信号的能量分布特征构成入侵信号识别的特征集,以主成分分析对原始特征集降维,通过网格参数寻优算法得到支持向量机(support vector machine,SVM)回归模型的最优参数,以最优参数进行SVM入侵类型识别。实验结果表明,该方法能正确监测入侵事件且误报率与漏报率低。 展开更多

关键词 光纤周界安防系统 相空间重构 复小波包 主成分分析 网格参数寻优算法 支持向量机(SVM)

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河流突发污染的污染物浓度动态校正方法

17

作者 刘景明 黄平捷 +2 位作者 侯迪波 张光新 张宏建 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期2459-2465,2473,共8页

为降低河流突发污染事故的影响,提高下游污染物预测精度、提高预测实时性,结合一维水质模型、卡尔曼滤波及改进的网格寻优算法,综合考虑支流的影响,研究河流突发污染事件中污染物扩散情况的动态预测方法.分析一种改进的网格寻优算法并... 为降低河流突发污染事故的影响,提高下游污染物预测精度、提高预测实时性,结合一维水质模型、卡尔曼滤波及改进的网格寻优算法,综合考虑支流的影响,研究河流突发污染事件中污染物扩散情况的动态预测方法.分析一种改进的网格寻优算法并利用历史数据校正模型参数;借助水质模型构造状态方程引入污染物浓度观测值;运用卡尔曼滤波动态校正预测结果,并在预测过程中考虑支流的影响.在理论研究的基础上,设计基于风浪水槽的污染物模拟扩散实验,对比分析采用不同预测方法的污染物峰现时间、峰值浓度及相对误差.实验结果表明,不同的预测方法所求得的峰现时间相对误差总体相当;采用多步动态校正预测和考虑了支流影响的校正预测方法预测峰值浓度得到的相对误差明显降低. 展开更多

关键词 河流突发污染 污染物浓度预测 网格寻优 动态校正 卡尔曼滤波

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支持向量机在边坡稳定性预测中的应用 被引量：4

18

作者 饶运章 黄永刚 张永胜 《工业安全与环保》 北大核心 2016年第7期37-39,54,共4页

针对离子型稀土原地浸矿边坡稳定性问题的小样本、非线性等特点,采用一种边坡稳定性预测模型——支持向量机(SVM)模型,分别使用网格参数寻优、遗传算法(GA)参数寻优、粒子群(PSO)寻优算法来计算SVM模型的参数,分析比较3种算法得到的参数... 针对离子型稀土原地浸矿边坡稳定性问题的小样本、非线性等特点,采用一种边坡稳定性预测模型——支持向量机(SVM)模型,分别使用网格参数寻优、遗传算法(GA)参数寻优、粒子群(PSO)寻优算法来计算SVM模型的参数,分析比较3种算法得到的参数,确定最适合离子型稀土原地浸矿边坡稳定性预测的SVM回归模型的参数寻优算法。 展开更多

关键词 离子型稀土矿 边坡稳定性 支持向量机 预测模型 网格参数寻优算法 遗传算法 粒子群寻优算法

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基于优化SVR的军用软件可靠性预测方法 被引量：3

19

作者 马振宇 张威 +2 位作者 吴纬 韩坤 刘福胜 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第11期151-155,共5页

为了避免军用软件在投入部队使用后频繁出现失效问题,进而造成训练及战时的损失,提出一种优化SVR算法的军用软件可靠性预测方法,旨在军用软件大量投入部队使用前,做好军用软件自身的可靠性预测工作。进行度量元采集,并对度量元进行数据... 为了避免军用软件在投入部队使用后频繁出现失效问题,进而造成训练及战时的损失,提出一种优化SVR算法的军用软件可靠性预测方法,旨在军用软件大量投入部队使用前,做好军用软件自身的可靠性预测工作。进行度量元采集,并对度量元进行数据预处理;通过引入相关性的概念,提取出与软件可靠性指标相关程度较大的度量元;再通过网格寻优法优化SVR中的参数;通过案例对比分析,证明了基于优化SVR算法的军用软件可靠性预测方法可以提高软件可靠性的预测精度。 展开更多

关键词 相关系数 度量元 可靠性指标 网格寻优法 支持向量回归

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基于SVM的自密实水泥土强度预测模型研究 被引量：1

20

作者 王响 邵应峰 +2 位作者 沈霞 张燚 张子阳 《河南科学》 2022年第5期714-718,共5页

自密实水泥土是一种靠自重就可以自密实的新型填筑材料,可以解决管道沟槽难以压实问题.为了确定特定强度的最佳配合比,通过15组配合比试验数据代入支持向量机(SVM)预测模型中训练,得到自密实水泥土强度与水泥掺入比、含水量之间的关系,... 自密实水泥土是一种靠自重就可以自密实的新型填筑材料,可以解决管道沟槽难以压实问题.为了确定特定强度的最佳配合比,通过15组配合比试验数据代入支持向量机(SVM)预测模型中训练,得到自密实水泥土强度与水泥掺入比、含水量之间的关系,并分别用网格寻优算法(GS)、粒子群算法(PSO)、模拟退火算法(SA)对模型参数进行优化,并采用10组新的配合比试验进行验证.结果表明,用SA算法优化的SVM预测模型中,预测结果和实际结果的均方误差最小,准确率最高,可以为配合比设计提供参考范围,大大缩减试验工作量. 展开更多

关键词 自密水泥土 无侧限抗压强度 支持向量机 网格寻优算法 粒子群算法 模拟退火算法

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