所有作者：董陇军 李夕兵 周子龙
作者单位：(中南大学资源与安全工程学院
论文摘要：常规固体力学方法很难描述岩石的各种地质因素与岩石力学性态之间的复杂非线性关系。鉴于此，引入支持向量机（SVM）方法，提出了岩石力学性态预测的支持向量机模型（SVM）。该模型利用SVM来建立岩石地质因素与力学性态之间的非线性关系；同时优化支持向量机的参数，从而避免了人为选择参数的盲目性，提高了模型的预测精度。将该模型应用到岩石压缩系数的预测中，并与传统的人工神经网络法（ANN）进行了对比分析。结果表明，SVM模型科学可靠，在岩石力学性态预测中具有良好的实际应用价值。
关键词： 岩石力学性态 预测 压缩系数 支持向量机
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