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基于一种改进的支持向量机（v-SVR）和改进的遗传算法（GA），提出一种初始地应力场位移反分析方法。该方法通过正交设计方法安排较少次数的正分析方案，用v-SVR对正分析中测点位移值与参数构成的样本集进行学习，建立参数取值与观测点测值的非线性隐式方程；采用确定性或随机反分析的思路确定反分析的优化目标函数，并利用GA搜索最优参数取值。采用v-SVR方法建立的参数取值与位移量测点测值的非线性隐式方程，能够以很高的精度拟合和预测不同参数取值时的观测点测值，因此，可以用该隐式方程代替正分析，减少计算量；采用改进的G