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针对多种复杂影响因素条件下,如何有效预测冲击地压危险性这一类复杂的模式识别问题,提出一种基于高斯过程机器学习的冲击地压危险性预测新模型,通过对少量训练样本的学习,能很好地建立冲击地压危险性与其影响因素的非线性映射关系。算例结果表明,该模型科学可行、容易实现且预测精度高,具有良好的工程应用前景。
基于高斯过程机器学习的冲击地压危险性预测
【摘 要】
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针对多种复杂影响因素条件下,如何有效预测冲击地压危险性这一类复杂的模式识别问题,提出一种基于高斯过程机器学习的冲击地压危险性预测新模型,通过对少量训练样本的学习,能
【机 构】
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岩土力学与工程国家重点实验室,广西大学土木建筑工程学院
【出 处】
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辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2009年5期
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