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所采用的预测方法主要是参数拟合法。参数拟合法是在假定沉降规律的求解方法,样本学习能力以及模型的泛化能力较差,甚至会出现拟合失败导致数据发散等问题。为了解决这些问题,本文采用支持向量机对路基的沉降机型预测,能够在小样本数据下建立非常好的非线性映射模型,克服了容易陷入局部极小值的缺陷。实验接过表明,利用支持向量机进行路基沉降的预测,能够获得较好的预测效果。
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9880支持向量机.zip (62个子文件)
libsvm-3.18
libsvm-3.18
svm-toy
gtk
callbacks.h 2KB
main.c 398B
callbacks.cpp 10KB
svm-toy.glade 6KB
interface.h 203B
Makefile 573B
interface.c 6KB
windows
svm-toy.cpp 11KB
qt
svm-toy.cpp 10KB
Makefile 392B
tools
grid.py 15KB
README 7KB
checkdata.py 2KB
subset.py 3KB
easy.py 3KB
python
svm.py 9KB
svmutil.py 8KB
README 12KB
svm.pyc 13KB
Makefile 32B
matlab
make.m 798B
svmpredict.mexw64 24KB
svmtrain.c 11KB
svmpredict.c 10KB
svm_model_matlab.h 201B
libsvmwrite.c 2KB
libsvmwrite.mexw64 10KB
README 10KB
libsvmread.mexw64 11KB
svm_model_matlab.c 8KB
Makefile 1KB
libsvmread.c 4KB
svmtrain.mexw64 62KB
windows
svmpredict.mexw64 25KB
libsvm.dll 157KB
svm-scale.exe 80KB
libsvmwrite.mexw64 10KB
libsvmread.mexw64 11KB
svm-toy.exe 138KB
svm-predict.exe 123KB
svmtrain.mexw64 63KB
svm-train.exe 152KB
COPYRIGHT 1KB
java
svm_predict.java 5KB
svm_train.java 8KB
libsvm.jar 51KB
test_applet.html 81B
libsvm
svm_node.java 115B
svm.m4 62KB
svm_model.java 868B
svm_parameter.java 1KB
svm.java 62KB
svm_problem.java 136B
svm_print_interface.java 87B
svm_scale.java 9KB
Makefile 624B
svm_toy.java 12KB
FAQ.html 77KB
main3.m 1KB
9880初稿.docx 232KB
main2.m 1KB
说明(1).txt 71B
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