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基于西南地区台站降雨资料空间插值方法的比较 预览
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作者 李金洁 王爱慧 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2019年第1期50-60,共11页
以西南地区1996~2000年93个气象台站观测的月均降雨量为基础,对各月降雨量进行空间自相关性,变异特征等空间分析后,采用反距离加权法(IDW)和以不同变异函数模型(指数模型、球面模型、高斯模型)为基础的普通克里金(O-Kriging)两种方法进... 以西南地区1996~2000年93个气象台站观测的月均降雨量为基础,对各月降雨量进行空间自相关性,变异特征等空间分析后,采用反距离加权法(IDW)和以不同变异函数模型(指数模型、球面模型、高斯模型)为基础的普通克里金(O-Kriging)两种方法进行空间插值,通过交叉验证结果对两种方法进行分析比对。结果表明:(1)西南地区月均降雨量存在明显的空间集聚现象,并具有显著的空间自相关性和变异特征,可对该研究区域降雨量进行空间插值研究。(2)在O-Kriging插值时,变异函数选用指数模型的效果最好,球面模型次之,高斯模型最差。(3)两种方法对月均降雨量及其极大值和极小值插值时,O-Kriging的插值误差均小于IDW,插值误差整体上与降雨量呈正相关关系。在剔除各月降雨量极大值较为集中的两个站点后进行插值,插值结果的误差均明显降低。(4)对研究区域整体来说,O-Kriging的插值效果优于IDW,但就单个站点来看,结果并非如此。在降雨量的空间插值中,由于研究区域和时间尺度的不同,并不存在绝对的最优方法,应根据实际应用效果选择最适方法。 展开更多
关键词 降雨量 空间插值 空间自相关 交叉验证
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基于贝叶斯模型组合的随机森林预测方法 预览
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作者 董娜 常建芳 吴爱国 《湖南大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期123-130,共8页
为了能够精准可靠地估计太阳能辐照度,本文提出一种基于贝叶斯模型组合的随机森林算法用于太阳能辐照度预测.首先,引入K-means聚类和K折交叉验证将气象数据训练集生成多个训练子集,以增加训练子集的多样性并保证均匀采样.其次,将随机森... 为了能够精准可靠地估计太阳能辐照度,本文提出一种基于贝叶斯模型组合的随机森林算法用于太阳能辐照度预测.首先,引入K-means聚类和K折交叉验证将气象数据训练集生成多个训练子集,以增加训练子集的多样性并保证均匀采样.其次,将随机森林作为基学习器建立集成学习预测模型,导入训练子集并训练各个随机森林.之后,依据各个随机森林在验证集上的预测性能,采用贝叶斯模型组合算法制定组合策略.个体随机森林在测试集上的预测值经过模型组合策略得到最终输出.最后,基于气象实测数据建立仿真实验,并引入其他四种预测方法进行对比仿真研究,通过实验结果验证了文中所提出预测方法在太阳能辐照度预测问题中的准确性和可靠性. 展开更多
关键词 K均值聚类 交叉验证 随机森林 贝叶斯模型组合 太阳能辐照度
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DEM插值误差的分布及与地形因子的相关性研究——以黄土高原丘陵沟壑区的试验为例 预览
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作者 李梦君 李霖 李峰 《国土与自然资源研究》 2019年第1期50-56,共7页
本研究采用ASTER-GDEMV2版的DEM高程数据,以黄土高原丘陵沟壑地貌区为试验区,运用交叉验证和相关性分析对插值误差的分布特性、高程误差与坡度、曲率误差的相关性进行研究。研究结果表明:高程误差的频率分布和空间自相关性程度与原始数... 本研究采用ASTER-GDEMV2版的DEM高程数据,以黄土高原丘陵沟壑地貌区为试验区,运用交叉验证和相关性分析对插值误差的分布特性、高程误差与坡度、曲率误差的相关性进行研究。研究结果表明:高程误差的频率分布和空间自相关性程度与原始数据的密度和插值方法有关,当原始数据密度较低时,DEM误差表现出较强的空间自相关,频率分布也接近于高斯分布,随着数据密度增大,DEM误差的空间自相关性随之减弱,DEM误差分布呈现出更为明显的尖峰分布。从DEM全局来看,DEM误差与坡度比曲率有更强的相关性,且相关性随着数据密度减小呈现减弱趋势。 展开更多
关键词 DEM插值误差 误差分布 地形因子 交叉验证 相关性
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交叉验证法在模型选择中的应用——以OLS和RR为例 预览
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作者 曹延姗 《统计学与应用》 2019年第1期26-30,共5页
文章回顾了交叉验证法的起源及发展,对已有研究成果进行总结和归纳。在此基础上,选择其中较为常用的留一交叉验证法对实例进行模型选择。分别采用最小二乘估计法和岭回归法对乙炔的反应数据进行分析,建立相应的模型,并对所建立的模型进... 文章回顾了交叉验证法的起源及发展,对已有研究成果进行总结和归纳。在此基础上,选择其中较为常用的留一交叉验证法对实例进行模型选择。分别采用最小二乘估计法和岭回归法对乙炔的反应数据进行分析,建立相应的模型,并对所建立的模型进行选择,同时探讨选择的合理性及现实性。 展开更多
关键词 交叉验证 最小二乘估计 岭回归 模型选择
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基于卷积神经网络的恒星光谱自动分类方法 预览
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作者 石超君 邱波 +1 位作者 周亚同 段福庆 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期1312-1316,共5页
恒星光谱自动分类是研究恒星光谱的基础内容,快速、准确自动识别、分类恒星光谱可提高搜寻特殊天体速度,对天文学研究有重大意义。目前我国大型巡天项目LAMOST每年发布数百万条光谱数据,对海量恒星光谱进行快速、准确自动识别与分类研... 恒星光谱自动分类是研究恒星光谱的基础内容,快速、准确自动识别、分类恒星光谱可提高搜寻特殊天体速度,对天文学研究有重大意义。目前我国大型巡天项目LAMOST每年发布数百万条光谱数据,对海量恒星光谱进行快速、准确自动识别与分类研究已成为天文学大数据分析与处理领域的研究热点之一。针对恒星光谱自动分类问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的K和F型恒星光谱分类方法,并与支持向量机(SVM)、误差反向传播算法(BP)对比,采用交叉验证方法验证分类器性能。与传统方法相比CNN具有权值共享,减少模型学习参数;可直接对训练数据自动进行特征提取等优点。实验采用Tensorflow深度学习框架, Python3.5编程环境。K和F恒星光谱数据集采用国家天文台提供的LAMOST DR3数据。截取每条光谱波长范围为3 500~7 500?部分,对光谱均匀采样生成数据集样本,采用min-max归一化方法对数据集样本进行归一化处理。CNN结构包括:输入层,卷积层C1,池化层S1,卷积层C2,池化层S2,卷积层C3,池化层S3,全连接层,输出层。输入层为一批K和F型恒星光谱相同的3 700个波长点处流量值。C1层设有10个大小为1×3步长为1的卷积核。S1层采用最大池化方法,采样窗口大小为1×2,无重叠采样,生成10张特征图,与C1层特征图数量相同,大小为C1层特征图的二分之一。C2层设有20个大小为1×2步长为1的卷积核,输出20张特征图。S2层对C2层20张特征图下采样输出20张特征图。C3层设有30个大小为1×3步长为1的卷积核,输出30张特征图。S3层对C3层30张特征图下采样输出30张特征图。全连接层神经元个数设置为50,每个神经元都与S3层的所有神经元连接。输出层神经元个数设置为2,输出分类结果。卷积层激活函数采用ReLU函数,输出层激活函数采用softmax函数。对比算法SVM类型为C-SVC,核函数采用径向基函数, BP算法设有3� 展开更多
关键词 恒星光谱 自动分类 卷积神经网络 交叉验证 评价指标
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基于GIS的地形要素插值验证及三维建模研究 预览
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作者 张鹏 左继翔 +2 位作者 高超 宋晓丽 杨涛 《青岛理工大学学报》 CAS 2019年第1期34-39,共6页
针对不同空间插值计算方法对于三维可视化建模精度差异问题,为进一步提高三维可视化效果,以重庆市某工程场区的高程数据作为样本点,基于普通克里格法、张力样条函数法、反距离加权法,根据地统计学理论与工程实际相结合,分别对高程数据... 针对不同空间插值计算方法对于三维可视化建模精度差异问题,为进一步提高三维可视化效果,以重庆市某工程场区的高程数据作为样本点,基于普通克里格法、张力样条函数法、反距离加权法,根据地统计学理论与工程实际相结合,分别对高程数据进行空间插值.同时,预留部分样本点要素作为验证点进行插值精度对比,分析其插值结果及差异原因进而完成三维可视化建模与分析工作.结果表明:在本工程实例中,张力样条函数法在地表高程上插值精度最高、误差最小,其次是普通克里格法、反距离加权法.依据上述分析结果得出的最优插值方法,应用GIS(Geographic Information System)技术,在地形数据不充分的条件下完成了场区三维模型的构建,三维模型较好地反映了地表起伏和资源分布状态. 展开更多
关键词 最优插值 交叉验证 三维场区 GIS
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基于深度学习的核小体位点预测方法 预览
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作者 钱慎一 李代祎 +1 位作者 王晓 刘慧慧 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第3期862-868,共7页
为实现在海量的被测序DNA序列中快速、准确的定位核小体,解决传统人工实验法和被提出的一些计算方法耗时长和准确率低等问题,迫切需要设计一种快速有效的核小体自动化定位方法。在基于伪核苷酸K-联体特征提取的基础上构造样本集的特征向... 为实现在海量的被测序DNA序列中快速、准确的定位核小体,解决传统人工实验法和被提出的一些计算方法耗时长和准确率低等问题,迫切需要设计一种快速有效的核小体自动化定位方法。在基于伪核苷酸K-联体特征提取的基础上构造样本集的特征向量,提出在TensorFlow框架下利用卷积神经网络(CNN)构建核小体定位的网络预测模型。在预测模型上分别对智人、线虫和果蝇3个基准数据集进行交叉验证测试,预测准确率分别为88.21%、89.19%、85.07%,实验结果表明,该预测模型性能高于目前已有预测模型。 展开更多
关键词 核小体位点 向量化 特征提取 卷积神经网络 交叉验证
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基于朴素贝叶斯原理的红酒质量预测系统 预览
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作者 梁书绮 《中国高新科技》 2019年第1期95-97,共3页
基于目前红酒市场中红酒品种复杂多样、品质难以保证的现状,对红酒质量进行预测尤为必要。文章提出一种基于朴素贝叶斯原理的红酒质量预测系统。该系统在对红酒各数据进行大量收集后,运用朴素贝叶斯原理以及机器学习,建立朴素贝叶斯算... 基于目前红酒市场中红酒品种复杂多样、品质难以保证的现状,对红酒质量进行预测尤为必要。文章提出一种基于朴素贝叶斯原理的红酒质量预测系统。该系统在对红酒各数据进行大量收集后,运用朴素贝叶斯原理以及机器学习,建立朴素贝叶斯算法下的机器学习模型,并进行交叉验证,对数据集充分分析并得出结论,使红酒的品质得到最准确的预测。 展开更多
关键词 红酒质量预测 机器学习 朴素贝叶斯 交叉验证
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一类改进的贝叶斯模型选择方法
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作者 井晓丹 朱永忠 井睿 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第1期29-33,共5页
文章针对线性回归问题中的模型选择进行了研究,从理论上提出了将k折交叉验证与投影预测法相结合的模型选择方法,通过数据仿真验证了此方法的合理性。
关键词 贝叶斯模型平均 交叉验证 投影预测 泛化能力
横风环境下高速列车头型的多目标优化设计 预览
10
作者 龚明 孙守光 李强 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期97-106,共10页
基于高速列车初始外形的参数化设计,针对各个优化目标建立对应的基于交叉验证方法的Kriging模型;为保证预测精度且尽量减少加点数量,基于最优解点和预测标准差最大点的2点加点准则,利用多目标优化算法得到满足约束条件的Pareto最优解集... 基于高速列车初始外形的参数化设计,针对各个优化目标建立对应的基于交叉验证方法的Kriging模型;为保证预测精度且尽量减少加点数量,基于最优解点和预测标准差最大点的2点加点准则,利用多目标优化算法得到满足约束条件的Pareto最优解集;利用测试函数验证优化设计方法的可靠性。以3辆编组高速列车为例,以整车气动阻力系数、流线型部分容积、尾车气动侧向力系数和尾车倾覆力矩系数为优化目标,以鼻锥厚度、鼻锥引流、鼻锥高度、车体宽度、司机室视角和排障器形状为设计参数,进行横风环境下高速列车的外形优化。结果表明:多目标优化算法可应用于高速列车头型的优化设计;利用各设计参数与优化目标的作用规律,可指导高速列车头型的工程改进设计。 展开更多
关键词 气动外形 多目标优化 交叉验证 KRIGING模型 2点加点准则 高速列车 横风环境
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基于灰质体积共变模式的正常男性丘脑分割
11
作者 李颖 激扬 王雪莉 《实用放射学杂志》 CAS 北大核心 2019年第3期345-348,共4页
目的探讨使用灰质体积共变(GMVC)模式方法划分健康成年男性丘脑亚区的可行性和准确性。方法103名男性健康被试[年龄19~50岁,平均(35.5±7.7)岁,受教育程度6~16年,平均(10.5±2.3)年]采集T13D结构像,数据经CAT12标准流程预处理(... 目的探讨使用灰质体积共变(GMVC)模式方法划分健康成年男性丘脑亚区的可行性和准确性。方法103名男性健康被试[年龄19~50岁,平均(35.5±7.7)岁,受教育程度6~16年,平均(10.5±2.3)年]采集T13D结构像,数据经CAT12标准流程预处理(配准、分割、标准化、平滑等)得到各体素的灰质体积,计算双侧丘脑各体素与全脑其余体素间基于GMVC矩阵,以Cramer’s V指标结合抽样交叉验证法确定丘脑最佳分区数并用增强型K均值聚类法做划分。结果左、右侧丘脑最优划分为11个和13个亚核团,双侧均得到前核、腹前核、外背侧核、外后侧核、腹外侧核、腹后内侧核、腹后外侧核、中线核、内背侧核以及枕核;其中右侧丘脑前核分为背侧和腹侧,中线核分为内侧和外侧,外背侧和外后侧核团合并为外侧核团群。左侧丘脑外后侧核分为前、后侧2部分。亚核团分割结果吻合解剖上14个亚核团的构造。结论GMVC模式方法活体划分的丘脑亚核团与解剖分割一致性强,为丘脑解剖、功能研究提供方法,为以丘脑为靶点的治疗提供定位依据。 展开更多
关键词 灰质体积共变 K均值聚类 交叉验证 丘脑 分割
基于多核学习SVM的图像分类识别算法 预览 被引量:1
12
作者 李红丽 许春香 马耀锋 《现代电子技术》 北大核心 2018年第6期50-52,56共4页
针对单核支持向量机在图像分类识别中检测精度较低的问题,提出一种多核学习SVM的图像分类识别算法,并将其应用到行人检测问题中。首先,提取行人的积分通道特征包括梯度直方图、彩色通道和梯度特征;然后,使用直方图交叉核、多项式核和径... 针对单核支持向量机在图像分类识别中检测精度较低的问题,提出一种多核学习SVM的图像分类识别算法,并将其应用到行人检测问题中。首先,提取行人的积分通道特征包括梯度直方图、彩色通道和梯度特征;然后,使用直方图交叉核、多项式核和径向基核构建混合核SVM分类器;最后,使用交叉验证和网格搜索的方法确定各种核的融合系数。在TUD数据集上的测试结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和较高的检测精度。 展开更多
关键词 支持向量机 多核学习 行人检测 图像识别 直方图交叉 交叉验证
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基于支持向量机的输变电工程造价预测模型研究 预览 被引量:1
13
作者 孔军 曹小宇 肖峰 《现代电子技术》 北大核心 2018年第4期127-130,共4页
针对影响输变电工程造价的因素较多,且各个因素之间相互联系,形成一个相互交叠的网络,从而导致造价预测难度较大,精度较低的问题。建立基于支持向量机的输变电工程造价预测模型,其以输变电工程造价影响因素为输入自变量,预测造价为输出... 针对影响输变电工程造价的因素较多,且各个因素之间相互联系,形成一个相互交叠的网络,从而导致造价预测难度较大,精度较低的问题。建立基于支持向量机的输变电工程造价预测模型,其以输变电工程造价影响因素为输入自变量,预测造价为输出值,通过支持向量机求解回归方程,并通过交叉验证来确定模型的相关参数,从而确定输变电工程造价预测模型,进而通过模型来预测输变电工程造价。最后通过样本数据来对模型进行训练,并对模型进行验证,证明了模型的准确性。 展开更多
关键词 输变电工程 支持向量机 造价预测模型 交叉验证 回归方程 模型验证
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基于对称矩阵的云计算和信息共享预测分类器 预览
14
作者 王腾 高秋生 王立玮 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第8期2538-2543,共6页
为有效快速地提取和识别数据,使其传输过程简单化,提出基于平行对称矩阵的贝叶斯预测分类器(PSM-PBC),开发高效的大数据计算和信息共享的云环境。并行构建分布式大数据三角对称矩阵,利用Householder变换提升数据运算速率;为提高预测率... 为有效快速地提取和识别数据,使其传输过程简单化,提出基于平行对称矩阵的贝叶斯预测分类器(PSM-PBC),开发高效的大数据计算和信息共享的云环境。并行构建分布式大数据三角对称矩阵,利用Householder变换提升数据运算速率;为提高预测率,使用交叉验证贝叶斯分类器对实值对角数据搜索进行评估。利用贝叶斯类的MapReduce函数对大数据进行有效的预测分析,通过国家电网实际大数据集验证了该方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 云计算 交叉验证 贝叶斯 预测分类器 对称矩阵
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膨胀土分类的PCA-ELM模型及应用 预览
15
作者 陈建宏 李小龙 梁伟章 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2018年第12期96-101,共6页
为更合理确定膨胀土类别,将主成分分析(PCA)与极限学习机(ELM)相结合,提出一种膨胀土分类的PCA-ELM模型。选取能充分反映膨胀土类别的液限、塑性指数、<2μm胶粒含量与自由膨胀率4项指标进行分析,运用主成分分析对各指标进行相关性处... 为更合理确定膨胀土类别,将主成分分析(PCA)与极限学习机(ELM)相结合,提出一种膨胀土分类的PCA-ELM模型。选取能充分反映膨胀土类别的液限、塑性指数、<2μm胶粒含量与自由膨胀率4项指标进行分析,运用主成分分析对各指标进行相关性处理,依据方差累计贡献率得出2个主成分。将70%的样本划分为训练集,30%划分为测试集,将训练集作为极限学习机输入,并采用十折交叉验证以优化模型参数,从而得到最优分类模型。然后将测试集作为最优模型输入,得到分类结果。最后,选用2个工程实例共32个样本对所建立模型进行验证,结果表明:该模型分类结果与实际较吻合;训练集与测试集分类精度分别达94.20%和79.00%,并具有较快的训练速度。PCA-ELM模型适用于大规模数据的分类预测。 展开更多
关键词 膨胀土 极限学习机 主成分分析 分类模型 交叉验证
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基于遗传算法优化BP神经网络的弹体结构载荷识别 预览
16
作者 王珲玮 徐彦 张非非 《工业控制计算机》 2018年第6期74-76,共3页
针对动态载荷识别问题,提出了一种结合遗传算法优化的BP网络进行载荷识别的方法。将弹体结构简化为圆柱壳,利用商业有限元分析软件Ansys建立其有限元模型,在模型上施加激励得到应变响应。将计算得到的应变响应归一化之后作为神经网络的... 针对动态载荷识别问题,提出了一种结合遗传算法优化的BP网络进行载荷识别的方法。将弹体结构简化为圆柱壳,利用商业有限元分析软件Ansys建立其有限元模型,在模型上施加激励得到应变响应。将计算得到的应变响应归一化之后作为神经网络的训练数据,通过遗传算法优化的BP网络实现对载荷大小的识别。模型先通过交叉验证确定网络学习率,隐含层节点以及动量因子的最优参数,再利用遗传算法优化网络权值,建立应变响应和载荷之间的关系。通过对圆柱壳结构的数值仿真结果表明,与普通的BP网络得到的结果相比,遗传算法优化的BP网络模型能够有效的提高收敛速度和载荷的辨识精度。 展开更多
关键词 载荷识别 交叉验证 BP网络 遗传算法
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AN EMPIRICAL FEASIBILITY STUDY OF SOCIETAL RISK CLASSIFICATION TOWARD BBS POSTS
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作者 Jindong Chen Xiaoji Zhou Xijin Tang 《系统科学与系统工程学报:英文版》 SCIE EI CSCD 2018年第6期709-726,共18页
关键词 社会风险 风险分类 BBS 实验分析 柱子 支持向量 交叉验证 分布式
M2M通信系统下基于压缩感知的多用户检测技术 被引量:1
18
作者 张男 龚磊 翟旭平 《电子测量技术》 2018年第15期72-77,共6页
M2M通信具有零星性,为了缓解大规模M2M通信带来的大量控制信号开销问题,CS-MUD被广泛研究。讨论了在帧传输结构下利用压缩感知的MMV模型来进一步提高多用户检测中的行为检测性能。为了使SOMP算法更具实际价值,提出CV-SOMP算法,通过利用... M2M通信具有零星性,为了缓解大规模M2M通信带来的大量控制信号开销问题,CS-MUD被广泛研究。讨论了在帧传输结构下利用压缩感知的MMV模型来进一步提高多用户检测中的行为检测性能。为了使SOMP算法更具实际价值,提出CV-SOMP算法,通过利用交叉验证残差在迭代次数等于稀疏度时具有极小值来估计稀疏度。一方面,MMV模型通过利用源信号具有相同的稀疏结构,使得SOMP算法每次迭代中通过利用残差矩阵来更新支撑集,大幅提高了用户行为检测性能;另一方面,用户行为检测性能的提高导致用户数据检测性能也得到了大幅度改善。仿真结果表明CV-SOMP算法在稀疏度未知情况下不仅能够100%进行稀疏度估计而且能够大幅度提高多用户检测性能,另外在保证检测性能的条件下能够支持过载系统,提高频谱利用率。 展开更多
关键词 机器通信 压缩感知 多用户检测 MMV模型 交叉验证
交叉验证对土壤制图模型的影响研究——以亳州市微量元素预测为例
19
作者 齐虹凌 元野 +5 位作者 朱俊 李莞晴 程晓东 程显明 吴举 白海 《土壤通报》 北大核心 2018年第1期9-15,共7页
以亳州市谯城区农田土壤的有效铁与有效铜含量预测为例,探讨了基于10%、20%验证点的Holdout验证与留一交叉验证在数字土壤制图中的具体应用,旨在为现代土壤属性模拟提供更合理的验证依据。研究结果表明:1)Holdout验证方式在执行一次... 以亳州市谯城区农田土壤的有效铁与有效铜含量预测为例,探讨了基于10%、20%验证点的Holdout验证与留一交叉验证在数字土壤制图中的具体应用,旨在为现代土壤属性模拟提供更合理的验证依据。研究结果表明:1)Holdout验证方式在执行一次的情况下,很难准确度量建立模型的质量,需要重复多次构建训练集并构建相应的预测模型,以提升模型的预测精度;2)模型在高值区的预测精度差异较大,这些区域应是补充采样的重点区域;3)预测模型在制图过程中的稳定性不尽相同,在使用过程中应对比分析。 展开更多
关键词 交叉验证 数字土壤制图 不确定性 亳州市
基于多分类支持向量机的隧道挤压大变形预测 预览
20
作者 孙炀 冯现大 杨令强 《山西建筑》 2018年第8期162-163,共2页
介绍了隧道挤压大变形的危害,提出了一种基于四个参数即直径(D),埋深(H),支护刚度(K)和岩石隧道开挖质量指数(Q)的多分类支持向量机(SVM)方法,对隧道挤压大变形的预测进行了研究,解决了隧道变形多分类预测问题,提高了预测精度。
关键词 多分类支持向量机 隧道 交叉验证
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