中外公路
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JOURNAL OF CHINA & FOREIGN HIGHWAY
2014年
1期
311-314
,共4页
再生混凝土%遗传算法%支持向量机%BP神经网络%强度预测
再生混凝土%遺傳算法%支持嚮量機%BP神經網絡%彊度預測
재생혼응토%유전산법%지지향량궤%BP신경망락%강도예측
针对再生混凝土抗压强度预测问题,提出了一种基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的抗压强度预测模型.利用遗传算法对SVM的参数进行优化,并得到优化的SVM预测模型.仿真试验结果表明:与BP神经网络和传统SVM的预测结果相比,基于遗传算法优化支持向量机模型的预测精度更高.
針對再生混凝土抗壓彊度預測問題,提齣瞭一種基于遺傳算法優化支持嚮量機(GA-SVM)的抗壓彊度預測模型.利用遺傳算法對SVM的參數進行優化,併得到優化的SVM預測模型.倣真試驗結果錶明:與BP神經網絡和傳統SVM的預測結果相比,基于遺傳算法優化支持嚮量機模型的預測精度更高.
침대재생혼응토항압강도예측문제,제출료일충기우유전산법우화지지향량궤(GA-SVM)적항압강도예측모형.이용유전산법대SVM적삼수진행우화,병득도우화적SVM예측모형.방진시험결과표명:여BP신경망락화전통SVM적예측결과상비,기우유전산법우화지지향량궤모형적예측정도경고.
