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PSO-SVM算法在土体参数反演中的应用 被引量：2
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作者 沙勇华 陈志坚 《勘察科学技术》 2017年第3期45-49,共5页
结合单桩静力载荷试验的桩传力机理,提出了PSO-SVM算法与有限元联合反演模型。运用PSO优化的SVM预测算法解决了在选择惩罚系数和核函数参数方面的难题。同时基于正交试验与有限元分析获得了神经网络训练样本,建立起土体力学参数与桩顶... 结合单桩静力载荷试验的桩传力机理,提出了PSO-SVM算法与有限元联合反演模型。运用PSO优化的SVM预测算法解决了在选择惩罚系数和核函数参数方面的难题。同时基于正交试验与有限元分析获得了神经网络训练样本,建立起土体力学参数与桩顶竖向位移之间的高度非线性映射关系。利用实测位移预测反演得到了土体参数,将其带入正演运算,并与实测位移曲线进行了相似度计算。研究表明PSO-SVM算法在确定土体参数上有一定的适用性,同时PSO-SVM算法与有限元联合反演模型的建立也为参数反演问题的解决提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 PSO-SVM算法 有限元 土体参数反演 单桩静力载荷试验
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