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ANFIS与SVM的拟合能力和推广预测能力的比较研究 被引量:2

A Comparison Study of the Fitting and Generalization Prediction Capabilities of SVM and ANFIS
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摘要 岩土体位移与岩土体力学参数间的映射关系,具有高度非线性的特点.寻求一种适合于描述这种非线性映射关系的方法,是当前的热点研究领域.为此,本文采用一个多峰函数进行离散,构建了训练数据对和预测数据对,分别对ANFIS和SVM的拟合能力和推广预测能力进行了比较研究,结果表明,ANFIS的拟合能力和推广预测能力均优于SVM,更适合于建立岩土体位移与岩土体力学参数间这一高度非线性映射关系. The mapping between displacements and mechanical properties of rock and soil mass is characterized by its non-linearity.Many researchers are trying to establish an approach for describing this non-linear mapping.As a result,data pairs for training and data pairs for prediction were built by using a multi-peaks function,and a comparison study was conducted for the fitting and generalization prediction capabilities of ANFIS and SVM.The results show that ANFIS has better fitting and generalization prediction capabilities than SVM and it adapts to deal with the nonliner and complex mapping problem in geotechnique engineering.
出处 《南华大学学报(自然科学版)》 2009年第4期14-19,共6页 Journal of University of South China:Science and Technology
基金 2006年教育部高校博士点专项基金资助项目(20060540001) 湖南省自然科学基金联合基金资助项目(07JJ6169) 湖南省教育厅基金资助项目(05C491) 国家安全监管总局2007年度安全生产科技发展计划基金资助项目(07-218) 湖南省安全生产科技发展指导性计划基金资助项目(2007-19)
关键词 支持向量机 自适应神经模糊推理方法 推广预测能力 support vector machine ANFIS generalization prediction capability
  • 相关文献

参考文献2

  • 1Schlkopf B,Smola A,Williamson R,et al.New support vector algorithms[J].Neural Computation,2000,12:1207-1245.
  • 2Chih-Chung Chang,Chih-Jen Lin.LIBSVM-A Library for Support Vector Machines[EB/OL].2009.URL:http://www.csie.ntu.edu.tw/-cjlin/libsvm/.

同被引文献12

引证文献2

二级引证文献3

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