【摘 要】
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基于支持向量机的结构风险最小化与粒子群算法快速全局优化的特点,用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数,避免了人为选择参数的盲目性,提高了预测模型的训练速度和预测
【机 构】
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湖南大学土木工程学院,山区道路建设与维护技术重庆市重点实验室
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基于支持向量机的结构风险最小化与粒子群算法快速全局优化的特点,用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数,避免了人为选择参数的盲目性,提高了预测模型的训练速度和预测推广能力。选择PCI、RQI、SSI、BPN,4个指标作为评价指标,建立了基于PSO-LSSVM的沥青路面性能评价模型,将该模型用于路面性能评价,获得了令人满意的评价效果。结果表明,支持向量机法可以可靠有效地评价沥青路面性能。
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龙述君，男，博士，教授，1975年2月出生，四川仁寿人。2006年硕士毕业于四川大学数学学院应用数学专业，获理学硕士学位，2013年博士毕业于四川大学数学学院运筹学与控制论专业，获理学博士