支持向量机理论

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基于最小二乘支持向量机理论的凿岩台车地质预报系统研究被引量：5
《隧道建设（中英文）》2022年第S01期267-273,共7页田雪豪 康家安 江帅 于鹏 付开勇 
为了实现钻爆法开挖过程中对掌子面前方围岩岩性的准确、快速评价,研究了矿山法施工凿岩台车钻孔开挖过程中钻进参数与隧道围岩单轴抗压强度之间的关系。初步建立基于最小二乘支持向量机的凿岩台车地质预报模型,并优化模型参数提高模型...
关键词：地质预报 凿岩台车 最小二乘支持向量机 围岩单轴抗压强度 
基于支持向量机理论的短期负荷预测被引量：2
《云南电力技术》2022年第1期36-39,共4页邹超 卢霁明 
电力系统负荷预测的关键问题在于根据预测对象的历史数据建立相应的数学模型来描述其发展规律。支持向量机理论(SVM)能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,并且能够用来建立较为完备的负荷预测模型。研究表明,应用...
关键词：负荷预测 支持向量机理论 非线性 线性约束 
基于支持向量机的软岩隧道大变形预测模型及应用被引量：11
《水利规划与设计》2021年第12期140-148,共9页熊鹏 饶军应 孔德禹 彭星 席作为 王亚奇 
国家自然科学基金资助项目(51968010,51608141);贵州省科技基金(黔省专合字[2012]63号,黔科合平台人才[2017]5788)。
为软岩隧道支护设计提供数据支撑及防止大变形导致安全事故,基于对具有小样本、非线性、高维度等特点的实际问题预测具有明显优点的支持向量机理论,构建软岩隧道大变形预测模型,并通过最小二乘法的优化获得最优模型;依据实际隧道工程案...
关键词：隧道工程 围岩大变形 支持向量机理论 软岩 预测模型 
基于谱风险度量的支持向量机理论及在银行信贷中的应用被引量：1
《软件》2021年第11期56-58,共3页李瑞祺 韩有攀 
根据一致风险度量构建支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的方法,建立了基于谱风险度量的SVM模型。利用优化问题的一阶必要条件确定了所建模型的不确定集的表示。接着,利用某银行金融贷款借贷数据,对新建模型进行了测试。并与基于...
关键词：机器学习 支持向量机 核函数 一致风险度量 谱风险度量 
软岩隧道变形预测模型优化分析研究
《科学技术创新》2021年第4期132-133,共2页黄培东 梁中勇 谢财进 
隧道的变形与隧道施工安全密切相连,本文基于支持向量机理论、灰色理论构建隧道变形预测模型,通过对两个计算模型的预测结果进行对比分析,得到最优的计算模型及计算参数。研究结果表明,综合考虑预测时效问题的影响,使用支持向量机模型...
关键词：隧道工程 围岩变形 支持向量机理论 灰色理论 
基于灰色关联度及支持向量机理论的公路工程造价预测研究被引量：9
《北方交通》2020年第11期84-86,89,共4页郭书翊 
公路工程造价估算在项目可行性研究、融资方式选择、线路方案优选等方面具有非常重要的作用。但传统的造价估算涉及大量不确定工程特征因素,造价与这些影响因素间呈现出非线性回归关系,无法有效估算出准确结果。为此应用支持向量机这种...
关键词：公路造价 支持向量机 灰色关联度 造价预测 
基于支持向量机理论对燃气火焰稳定性的判别
《能源工程》2020年第3期52-57,共6页费林锐 杜梅芳 赵梦然 尹珩宇 
针对燃气火焰稳定性的判别,搭建相应的燃气燃烧试验台,使用FX2000光谱仪采集数字信号并使用数字信号处理的相关知识和方法,通过分析燃气火焰所产生的特定自由基辐射强度的时域与频域,从中提炼出五种特征值,综合试验结果对不同工况条件...
关键词：燃气火焰 数字信号处理 特征值 支持向量机 
季节性冻土区路基高边坡变形多因素时变预测模型被引量：6
《哈尔滨工程大学学报》2019年第6期1109-1114,共6页崔凯 秦晓同 荆祥 
国家自然科学基金项目(41572245)
为了研究季节性冻土区路基在各种影响因素作用下的运营质量,本文对路基高边坡进行沉降变形预测研究。鉴于当前路基变形各种预测模型均有其适用范围,总体预测波动性较大,精度较低,提出了一种基于支持向量机的季节性冻土区路基高边坡变形...
关键词：季节性 冻土区 路基 高边坡变形 多因素 监测数据 时变预测 支持向量机理论 
支持向量机理论及应用被引量：3
《科学技术创新》2019年第2期13-14,共2页马旭霞 
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种新型机器学习方法,是一种建立在统计学基础上的分类器。首先简述了统计学习理论的主要内容,然后介绍并分析了支持向量机的工作原理、经典算法以及基本思想,归纳了支持向量机在化工生产、...
关键词：支持向量机 SVM理论 SVM应用 
支持向量机理论浅谈
《电脑迷》2018年第8期25-25,共1页孙璐 
支持向量机(SVM),以统计学习理论的为理论基础,是一种建立在VC维理论和SRM原则基础上的机器学习算法。由于支持向量机具有优秀的学习能力和良好的推广能力,目前已成功应用到很多领域,成为国际机器学习的研究热点。本文探讨了支持向量机...
关键词：支持向量机 SVM 机器学习 
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