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基于高斯过程机器学习方法的隧道围岩分类模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有围岩分类方法的局限性,基于工程实例,利用分类性能优异的高斯过程机器学习模型建立围岩类别与其主要影响因素之间的非线性映射关系,进而提出一种基于高斯过程的隧道围岩分类模型,实现不同情况下围岩分类的合理识别.将该模型应用于川藏公路二郎山隧道围岩分类,研究结果表明,隧道围岩分类的高斯过程机器学习模型是科学可行的,与人工神经网络模型、支持向量机模型相比较,该模型具有参数自适应化的优点,能方便快捷地给出合理可靠且具有概率意义的围岩分类评价结果,可对围岩分类结果的不确定性或可信度进行定量化评价. 相似文献
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本用平面有限元对船闸半衬砌衡重式闸室墙及带双矩形输水廓道的折线反拱闸室底板按整体进行了结构计算分析,对闸室墙与底板的接合处用6节点高次节理单元模拟,计算表明模拟是合理的,整个结构分析可靠。 相似文献
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