基于小样本人工冻土冻胀率智能预测方法

摘要

土体在低温下的冻胀将会对工程设施建设和运营等方面造成不利的影响,由于土体冻胀率受制于众多因素,因此土的冻胀率计算一直是研究的热点、难点.为了解决冻胀率计算难、繁等问题,以69组已知冻胀率样本为研究对象,采用支持向量机回归模型计算方法,随机选取59组样本对建立的径向基核函数和多项式核函数两种预测模型进行训练,再利用训练后的两种预测模型对10组样本进行预测.通过试验值和两种模型训练值、预测值进行对比,结果表明径向基核函数预测模型的预测效果更好.建立的冻胀率预测模型将支持向量机回归模型在人工冻土方面应用进行了拓展,为冻胀率预测提供了一种新的智能方法.