支持向量回归：岩土工程中的高效预测与参数优化

本文主要探讨了支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）在岩土工程中的应用，特别是在解决复杂地质环境下的工程问题。岩土工程涉及众多变量和复杂的交互作用，传统的线性回归方法可能无法准确捕捉这些非线性关系。支持向量机作为一种强大的机器学习工具，因其小样本高效学习能力和高度的非线性建模能力，被引入到岩土工程领域。 作者杨成祥和冯夏庭基于东北大学资源与土木工程学院的研究背景，首先阐述了支持向量回归的基本原理，包括其在数据拟合、决策边界构建和泛化性能优化等方面的优势。他们将这种方法应用于实际问题，如矿山周边建筑物爆破震动效应的预测。通过建立峰值质点振速的预测模型，文章展示了如何利用SVR来处理这种高维、非线性的工程问题，使得预测结果能够与实测数据保持良好的一致性。 实例分析部分提供了具体的应用案例，证明了支持向量回归在岩土工程中的有效性，特别是在处理数据稀疏、噪声大或存在复杂关系的数据集时。同时，文章也着重讨论了算法参数的选择对预测模型泛化能力的重要影响，这涉及到模型的稳定性和适应新数据的能力。 总结来说，本文不仅介绍了支持向量回归技术在岩土工程中的具体应用，还强调了它作为解决复杂工程问题的有力工具，特别是在面对数据复杂性和不确定性时。通过深入研究算法参数的选择策略，研究人员可以更好地优化模型性能，从而提高工程决策的精度和可靠性。这一研究成果对于岩土工程领域的实践者和理论研究者都具有重要的参考价值。