支持向量机在地铁车站深基坑围护结构变形预测的应用
[12-01 19:55:48] 来源：http://www.jianzhu518.com 工程勘察 阅读：9661次
4)无论是SVM方法还是BP神经网络方法都属于参数预报方法,其预测精度在很大程度上依赖于预测模型的输入和输出参数的代表性。基坑围护结构最大变形的支持向量机预测模型的可靠性和准确性,依赖对其各种影响因素的准确分析。
参考文献
[1]张学工.关于统计学习理论与支持向量机[J].自动化学报,2000,(1):32-42.
[2]SteveGunn.SupportVectorMachinesforClassificationandRegression[R].ISISTechnicalReport,1998,5.
[3]SchlkopfB,SmolaA.ATutorialonSupportVecdorRegression[R].NeuroCOLT2TechnicalReportSeriesNC2-TR-1998-030,1998,10.
[4]刘建航,侯学渊.基坑工程手册[M].北京:中国
上一篇：广州地铁岩土工程勘察的重点和难点