地下结构孕险环境危险性预警的改进SVM模型

作者：王凤山; 戎全兵; 张宏军

来源：工程地质学报, 2016, (02): 324-330.

DOI：10.13544/j.cnki.jeg.2016.02.020

• 孕险环境
• 风险预警
• 地下结构
• 支持向量机
• 遗传算法 Risk pregnant environment
• Risk early-warning
• Underground structure
• Support Vector Machine
• Genetic Algorithm

针对地震作用下孕险环境样本数据有限、复杂非线性等特点,提出了一种基于最小二乘支持向量机的地下结构孕险环境危险性预警方法。围绕地震后效应的地下工程区域孕险环境危险性预警目标和特征参数,设计孕险环境危险性问题的向量机表示形式,提出孕险环境危险性支持向量机训练工作机制,利用支持向量机结构风险最小化原则和非线性映射特性,建立基于最小二乘支持向量机的地下结构孕险环境危险性预警模型及其算法组件,并利用遗传算法优化其惩罚函数和核函数参数,隐式表达孕险环境危险性与其影响因素之间的非线性关系。结果表明,模型具有有效的小样本学习能力,具有较高的拟合和预测精度,明显优于神经网络等预测模型。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学