采用小样本统计理论的隧道围岩分类
内容简介
隧道围岩级别判断存在较多的不确定影响因素，特别是各影响因素的参数信息和样本资料有限，给判断工作造成了很大的困难。利用专为小样本统计分析而提出的支持向量机方法，在分析围岩级别划分的基础上，选取隧道围岩级别划分需要考虑的9个关键因素，将这9个因素作为输入参数，同时将围岩划分为5个等级作为输出参数，建立了围岩级别判断的小样本统计模型。利用该模型对二郎山隧道的围岩级别进行测试，并与ART1神经网络和BP神经网络的结果进行对比，表明将基于小样本统计的支持向量机理论用于围岩级别判断是可行的，并且具有很好的精度。
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