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隧道工程围岩的级别是隧道围岩稳定性的尺度，施工期间的隧道围岩分类的确定是最为基础也是最为重要的内容。本文将遗传算法、支持向量机和围岩分类有机结合起来，对烟海高速解家河隧道围岩分类进行识别研究。通过支持向量机对实际围岩等级数据样本进行学习，建立围岩等级及其影响因素之间的非线性映射关系。模型建立过程中，考虑到支持向量机惩罚因子和核参数对预测精度的影响，以预测误差为适应度，采用遗传算法对最佳参数进行搜索。结果表明改进后的支持向量机在围岩分类中具有较高的泛化能力和预测精度。