【摘 要】
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由于大型深水群桩基础受到复杂的环境影响,其基桩轴力的变化与环境因素之间呈现复杂非线性关系。利用在解决小样本、非线性、高维数方面具有很强能力的支持向量机,对苏通大桥
【机 构】
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河海大学地球科学与工程学院,东南大学材料科学与工程学院
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由于大型深水群桩基础受到复杂的环境影响,其基桩轴力的变化与环境因素之间呈现复杂非线性关系。利用在解决小样本、非线性、高维数方面具有很强能力的支持向量机,对苏通大桥群桩基础轴力实测数据进行分析,预测了一段时间内轴力的变化。并采用了蚁群算法（ACO）寻找模型最优参数,由此建立了ACO-SVM模型,避免了人为选择参数的盲目性。为方便对比,建立了传统SVM与RBF神经网络预测模型,对比了ACO-SVM,SVM,RBF这3个模型的预测结果。研究表明,与传统SVM,RBF的预测结果相比,ACO-SVM模型具有更高的可
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