【摘 要】
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岩体变形模量是表征岩体变形特性的最重要参数之一,其获取手段有室内试验与现场试验法、经验关系法、数值模拟法、人工智能预测方法等。人工智能预测方法中常用的是神经网络
【机 构】
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贵州电力设计研究院,中国地质大学（武汉）工程学院
【基金项目】
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建设部科技项目(2015-K2-008)
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岩体变形模量是表征岩体变形特性的最重要参数之一,其获取手段有室内试验与现场试验法、经验关系法、数值模拟法、人工智能预测方法等。人工智能预测方法中常用的是神经网络方法,但神经网络易陷入局部极小值和过学习而导致低精度,支持向量机回归（SVR）方法能有效地避免神经网络的以上缺陷,并在小样本、非线性预测方面具有较大优势,但目前SVR应用于岩体变形模量预测的研究较少。以某水电站坝址区英安岩的试验数据为依托,采用灰色关联分析筛选出与变形模量最相关的纵波波速作为输入变量。在此基础上,以3个国内的水电站为例,分别建立相应
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