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
100 积分
50
评分
4.4 积分- 详情
- 2021-08-07
- 简介
pdf
- 1.0MB
- 页数 6P
- 阅读 68
- 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
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
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
基于粒子群算法优化支持向量机的公路客运量预测 189KB
基于最小二乘支持向量机的公路软基沉降预测 197KB
基于最小二乘支持向量机回归的基坑变形预测 287KB
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综合预测建筑物沉降 378KB
基于最小二乘支持向量机算法的南宋官窑出土瓷片分类 574KB
基于最小二乘支持向量机的砂土液化预测方法 243KB
基于最小二乘支持向量机的砂土液化预测方法 278KB