进化支持向量机在位移反分析中的应用研究

"位移反分析的进化支持向量机研究" 本文主要探讨了一种将支持向量机(Support Vector Machine, SVM)与遗传算法(Genetic Algorithm, GA)结合应用在位移反分析中的新方法。位移反分析是岩土力学领域中一个重要的问题，它涉及到通过观测到的表面或内部位移来反推地层或结构的力学参数，如弹性模量、泊松比等。传统的方法通常依赖于线性或近似线性的反演技术，而这种方法可能无法处理复杂的非线性问题。 支持向量机是一种强大的监督学习模型，尤其擅长处理小样本和非线性问题。在本文的研究中，SVM被用来建立岩体的力学参数与位移之间的非线性映射关系。首先，通过试验设计和有限元计算获取学习样本和检验样本，这些样本包含了不同条件下岩体位移与力学参数的对应数据。然后，利用遗传算法对SVM的参数进行优化搜索，找到最优的参数组合，构建出最能反映这种非线性关系的模型。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化算法，它可以有效地在大量的解决方案空间中搜索最佳解。在位移反分析中，遗传算法用于从全局角度搜索最优的力学参数组合，以使预测的位移与实际观测值最为接近，从而实现对岩体力学参数的有效识别。 论文给出了两个算例，结果显示这种方法在位移反分析中的表现令人满意。这表明结合SVM和GA的进化支持向量机方法在解决非线性反分析问题时具有较高的准确性和鲁棒性。此外，这种方法对于处理其他领域中的复杂非线性问题也可能具有广泛的应用前景。 关键词: 最优化，支持向量机，位移反分析，遗传算法，有限元 分类号: O224 文献标识码: A 文章编号: 1000-6915（200310-1618-05 该研究不仅在理论上有重要的学术价值，而且在实践上为岩土工程的分析和设计提供了新的工具，有助于更准确地评估地质结构的安全性和稳定性。此外，这种结合机器学习和优化算法的方法也对其他领域的科学研究和技术应用具有启示作用，比如在材料科学、环境工程、地球物理等领域，遇到类似非线性反分析问题时，都可以借鉴和支持向量机与遗传算法的结合应用。