- 详情
- 2021-08-07
- 简介
pdf
- 1.0MB
- 页数 6P
- 阅读 71
- 下载 28
为了获得更理想的混凝土强度预测结果,提出一种混沌粒子群算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的混凝土强度预测模型。首先采集混凝土强度数据,并进行归一化处理。然后采用LSSVM对混凝土强度与影响因子之间的变化关系进行建模,并采用混沌粒子群算法搜索最优LSSVM参数。最后采用具体混凝土强度预测实例对其性能进行分析。结果表明,本文模型可以准确描述混凝土强度与影响因子间的变化关系,提高了混凝土强度预测精度,具有一定的实际应用价值。
对不起,您暂无在线预览权限,如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
改进粒子群算法和最小二乘支持向量机的电力负荷预测 1.7MB
混沌粒子群算法优化最小二乘支持向量机的混凝土强度预测 1.0MB
基于最小二乘支持向量机的公路软基沉降预测 197KB
隧道围岩变形预测的最小二乘支持向量机方法 303KB
基于最小二乘支持向量机回归的单桩竖向极限承载力预测 147KB
基于最小二乘支持向量机的水库来水量预测模型 154KB
基于灰色模型和最小二乘支持向量机的电力短期负荷组合预测 276KB
最小二乘支持向量机在城市防洪体系综合评价中的应用 284KB
混沌理论和最小二乘支持向量机相融合的工程造价预测模型 1.4MB
基于最小二乘支持向量机回归的基坑变形预测 287KB