融合PSO与SVR算法的软土抗剪强度参数分析

黄州; 薛瑞

doi:10.20033/j.1003-7241.(2025)11-0032-05

自动化技术与应用 ›› 2025, Vol. 44 ›› Issue (11) : 32 -36. DOI: 10.20033/j.1003-7241.(2025)11-0032-05

融合PSO与SVR算法的软土抗剪强度参数分析

黄州, 薛瑞

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摘要

为了提高在复杂地质中软土抗剪强度的分析效率以及准确率，研究提出了一种结合粒子群优化以及支持向量回归算法的组合策略，利用前者的对支持向量回归算法的参数进行优化，构建了一种高效的软土抗剪强度参数预测模型。实验结果表明，研究方法的内聚力预测准确率高达97.6%,内摩擦角的预测准确率则达到了96.8%,其均优于选择分类与回归树模型和小波分析模型。研究提出的方法有效提高了软土抗剪强度的分析效率，使其摆脱了冗杂的操作，从而有效节省了物力与财力。