共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
3.
4.
针对现阶段围岩分级方法存在的主要问题,提出隧道围岩分级的遗传-支持向量分类方法。结合佛岭隧道施工期围岩分级实践,以公路隧道设计规范BQ分级为基准,分别采用岩石回弹强度和掌子面状态替代饱和单轴抗压强度和地应力状态,并增加节理延展性观察的定性指标,在大量现场测试和室内试验的基础上,给出每个分级指标的现场快速测试方法,并以分级结果作为遗传-支持向量分类算法的训练样本,建立隧道围岩分级的遗传-支持向量分类智能模型。佛岭隧道围岩分级实例表明:该模型分级结果与现场勘测基本一致,且较遗传-神经网络模型有更高的分级准确性,为隧道围岩分级提供一种方法。 相似文献
5.
隧道施工围岩变形预测的智能模型 总被引:1,自引:1,他引:1
将支持向量回归(SVR)算法引入隧道施工期围岩变形预测,并采用遗传算法来自动搜索支持向量回归算法的模型参数,形成GA-SVR算法。结合香河隧道的施工变形监测,建立起了公路隧道施工围岩变形预测的GA-SVR智能模型。采用此模型对香河隧道后继开挖的监测时间点进行变形预测,并与实测变形对比,所建立的GA-SVR智能模型预测最大相对误差仅为6.99%,平均预测相对误差仅为1.99%,完全可用于公路隧道施工期的围岩变形预测,并为类似工程提供了借鉴。 相似文献
6.
通过对机车轴承振动信号的分析处理,提出基于支持向量机(SVM)的故障诊断方法,提取反映轴承运行状态的无量纲系数作为故障的特征向量,并以此作为输入来建立支持向量机分类器,利用SVM网络的智能性来判断机车轴承的工作状态和故障类型.实验结果表明,提出的方法在小样本的情况下仍能准确、有效地对机车轴承的工作状态和故障类型进行分类,实现机车轴承故障的智能诊断. 相似文献
7.
将采集到的数据进行模糊化处理,然后运用支持向量机对计算出的模糊样本进行训练,并对其进行模拟仿真,结果与实际试验结果基本相符.克服了根据单一的频谱变化来判断故障的类型,有效地提高了故障诊断性能. 相似文献
8.
针对传统隧道点云提取方法存在先验条件要求较高、参数依赖性较强、通用性较差的问题,提出基于布模拟滤波和支持向量机的隧道三维点云提取算法。介绍隧道三维点云提取算法流程,分析点云数据获取与下采样算法、基于布模拟滤波算法的地面滤波,以及基于支持向量机的隧道点云提取算法,并开展现场验证试验。试验结果表明,基于布模拟滤波和支持向量机的隧道三维点云提取算法,可准确剔除与隧道点云特征不一致的非隧道点云,隧道点云提取具有处理速度快、准确率高、通用性强的特点。但如果隧道中出现大量距离隧道非常接近的物体,且体积较小,该算法会出现较多误判。减少误判是该隧道三维点云提取算法今后的研究方向。 相似文献
9.
10.
针对检测动车组闸片剩余厚度的需求,设计闸片图像采集系统,通过高速相机与面阵光源的结合使用完成在线闸片图像的采集。介绍支持向量机(SVM)算法的概念,采用SVM对闸片边缘特征进行识别,进而检测剩余厚度。运用最小二乘支持向量机(LSSVM),将SVM的不等式约束变为等式约束,实现闸片剩余厚度的趋势预测。通过将LSSVM检测结果与现场人工测量结果进行对比,验证方法的可靠性。基于LSSVM算法精准预测闸片磨耗趋势,可提供更好的闸片状态修管理模式。 相似文献
11.
针对使用静力测试数据进行桥梁结构损伤识别时容易出现误判的问题,基于支持向量机理论,提出1种新的静力损伤识别方法。将损伤识别过程分为损伤发生识别、损伤位置识别和损伤程度识别3个步骤。使用理论计算结果与测试数据比较的方法判断损伤是否发生,采用C-支持向量机分类算法进行损伤位置识别,利用ε-支持向量机回归算法进行损伤程度识别。将该方法与优化识别方法同时运用于1个连续梁试验中。试验结果表明:与优化识别方法相比,支持向量机方法通过分开求解损伤位置和程度,并先进行结构有限元分析,然后再使用支持向量机进行识别,将这2个过程解耦,从而降低了问题的难度,不仅能够正确地识别损伤出现的位置,而且能够得到与实际相符的损伤程度识别结果,并且具有较好的推广能力和较强的抗噪声能力,能够很好地对桥梁静力损伤进行识别。 相似文献
12.
具有增量学习功能的数据分类技术与普通的数据处理技术相比较,增量学习分类技术具有明显的优越性?在新的训练过程中充分利用了历史的训练结果,从而显著减少了后继训练的时间。介绍了支持向量机的基本理论和一般的支持向量机增量学习算法,针对有些渐变问题(如机械设备的早期故障期和损耗期),新样本所提供的信息量与历史样本所提供的信息量是不同的,给出一种新息加权的支持向量机的增量学习算法,通过循环来获得最优分类面仿真实验表明,采用加权的增量算法更能反映新样本点的特征? 相似文献
13.
14.
支持向量机(SVM)是一种解决小样本分类问题的最佳理论算法,它的核函数的参数选择非常重要,直接影响着故障诊断的准确率。本文将粒子群算法(PSO)用于支持向量机的参数优化,提出基于粒子群支持向量机的故障诊断模型,并将其运用于轨道电路中。通过对比MATLAB仿真结果得出:经过粒子群寻优得到的参数比随机选取的参数更优,所建立的PSO-SVM模型的故障诊断准确率高于普通的SVM模型。 相似文献
15.
16.
17.
18.
为实现建设工程造价的快速和准确预测,此文提出基于模糊最小二乘支持向量机的建设工程造价预测方法。该方法可较好解决小样本预测问题,适合于当前工程造价样本数据量少的现状。通过隶属度函数对样本进行模糊化和加权,实现对历史数据和相似数据的优化选择,提高了预测准确性。将标准SVM的二次规划问题转化为线性方程组求解,提高了预测速度。通过对某市地铁建设中区间隧道延米造价估算实例的计算,验证了所提出预测方法的有效性。 相似文献
19.
针对铁路重载货车的不同设计指标进行方案优劣评价。在方案评价理论基础上,运用基于TOPSIS的支持向量机法,将TOPSIS的贴近度函数作为支持向量机评价方案的目标函数,对含有6个目标属性的某铁路重载货车的8个设计方案进行评价。研究结果表明:拥有容积与载重都相对较大,并且最高运行速度较高的方案为优选方案,而单一目标属性十分理想的方案并不是最优方案。根据方案评价结果对比,可以发现对铁路重载货车影响较大的因素为容积、载重及最高运行速度,而自重、轴重和制动距离这3个因素对方案的影响程度相对较小。 相似文献
20.
目前,根据双桥静力触探曲线进行地层划分多采用目测经验法和分类图法,目测经验法人为主观性强,并且耗费人力和时间,而分类图法在某些地区适用性不高。为解决此问题,研究了一种基于支持向量机的双桥静力触探地层自动划分方法。以锥尖阻力和侧摩阻力作为输入属性,土类名称作为数据标签,对模型进行训练,将训练好的模型用于土类识别和地层自动划分。应用此方法对天津某地铁工程的双桥静力触探孔进行了地层自动划分,准确率达100%。研究结果表明,基于支持向量机的双桥静力触探地层自动划分方法可以较好进行土类识别和地层划分。 相似文献