基于PSO-LSSVM的砂层可注性预测模型及其敏感性分析

来源 :哈尔滨工业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：liongliong517

【摘要】

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现有砂层可注性评价方法多为分类评价,且分类标准不一,不利于实际工程应用.为此,采用粒子群算法(PSO)对最小二乘支持向量机(LSSVM)进行优化,提出可注性量化预测模型.选取水泥

【作者】

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朱光轩张庆松刘人太张连震郭焱旭

【机构】

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山东大学岩土与结构工程研究中心,纽卡斯尔大学工程与建筑环境学院,中国石油大学（华东）储运与建筑工程学院

【出处】

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哈尔滨工业大学学报

【发表日期】

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2020年11期

【关键词】

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注浆可注性粒子群算法最小二乘支持向量机预测模型全局敏感性分析 groutinggroutabilityparticle swarm optimizat

【基金项目】

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国家自然科学基金(51779133,51879152),山东大学基本科研业务费资助项目(2017JC031)

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现有砂层可注性评价方法多为分类评价,且分类标准不一,不利于实际工程应用.为此,采用粒子群算法(PSO)对最小二乘支持向量机(LSSVM)进行优化,提出可注性量化预测模型.选取水泥浆液水灰比R WC、相对密实度D r、细颗粒(直径<0.075 mm)含量θ、砂层特征粒径D 10和D 15为控制变量,开展129组可注性室内试验,以每组试验浆液扩散距离作为可注性量化评价指标.基于PSO-LSSVM方法建立砂层可注性与各控制变量间的关系模型,采用傅里叶幅度敏感性测试法(FAST)对可注性影响因素进行全局敏感

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