本文主要研究内容
作者邬凯,杨雪莲,李佳（2019）在《基于DE-LSSVM的地下洞室群支护参数智能优化》一文中研究指出：为解决大型地下洞室群三维支护优化计算量大、耗时长的问题,提出了一种基于差异进化算法（DE）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的三维支护优化方法。该方法利用正交设计和FLAC3D三维数值模拟构造学习样本,再用差异进化算法搜寻最优的LSSVM模型参数,由此构建支护参数与评价指标之间的非线性映射关系,最后用差异进化算法从一定约束条件下的全局空间中搜索最优的支护参数。利用该方法对某水电站地下洞室群上部开挖支护参数进行了优化,提出了经济合理的支护参数,确保了工程开挖稳定,说明该方法在大型地下洞室群三维支护优化中具有良好的应用价值。
Abstract
wei jie jue da xing de xia dong shi qun san wei zhi hu you hua ji suan liang da 、hao shi chang de wen ti ,di chu le yi chong ji yu cha yi jin hua suan fa （DE）he zui xiao er cheng zhi chi xiang liang ji （LSSVM）de san wei zhi hu you hua fang fa 。gai fang fa li yong zheng jiao she ji he FLAC3Dsan wei shu zhi mo ni gou zao xue xi yang ben ,zai yong cha yi jin hua suan fa sou xun zui you de LSSVMmo xing can shu ,you ci gou jian zhi hu can shu yu ping jia zhi biao zhi jian de fei xian xing ying she guan ji ,zui hou yong cha yi jin hua suan fa cong yi ding yao shu tiao jian xia de quan ju kong jian zhong sou suo zui you de zhi hu can shu 。li yong gai fang fa dui mou shui dian zhan de xia dong shi qun shang bu kai wa zhi hu can shu jin hang le you hua ,di chu le jing ji ge li de zhi hu can shu ,que bao le gong cheng kai wa wen ding ,shui ming gai fang fa zai da xing de xia dong shi qun san wei zhi hu you hua zhong ju you liang hao de ying yong jia zhi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自长江科学院院报的邬凯,杨雪莲,李佳，发表于刊物长江科学院院报2019年09期论文，是一篇关于地下洞室群论文,最小二乘支持向量机论文,差异进化算法论文,智能优化论文,支护参数论文,长江科学院院报2019年09期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自长江科学院院报2019年09期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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