基于ε-SVR算法的隧道围岩位移演化规律预测
内容简介
针对目前广泛应用的灰色理论、遗传算法(GA)和人工神经网络(ANN)等方法预测隧道稳定性的缺陷，提出应用稳健性能较好的 一SVR (support vector machine)算法对非对称连拱隧道围岩位移演化规律进行预测研究 应用加速混合遗传算法搜索 一SVR最优参数，以提高 一SVR的预测能力。将预测结果与灰色理论、BP神经网络预测结果进行比较，显示 一SVR算法学习和预测精度高。
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