lng算法

Ⅰ 支持向量机学习算法

支持向量机学习算法主要有以下五种：

（1）获取学习样本（xⁱ，yⁱ），i=1，2…，其中xⁱ∈Rⁿ，y∈任 ｛1，-1｝^l，对样本进行预处理；

（2）选择进行非线性变换的核函数及对错分（误差）进行惩罚的惩罚因子c；

（3）形成二次优化问题用优化方法（如：Chuknlng算法、内点算法、SMO算法）；

（4）获得a，a^*及b₀的值，代入方程中，获得分类或函数拟合的支持向量机；

（5）将需预测或分类的数据代入支持向量机方程中获得结果。

基坑降水环境影响评价参数选取降水方式、岩土性质、水文地质边界、基坑侧壁状态、边载分布、后续使用年限、基础型式、差异沉降8级，目标输出模式对应4个级别：优等级（Ⅰ）、良好级（Ⅱ）、中等级（Ⅲ）、差级（Ⅳ）。

用一对多多类支持向量机水质分类法：有四类等级要划分，于是在抽取训练集的时候，分别抽取I所对应的向量作为正集，其余所对应的向量作为负集；Ⅱ所对应的向量作为正集，其余所对应的向量作为负集……，这四个训练集分别进行训练得到四个分类器。然后，利用这四个训练结果文件对测试集分别进行测试，最后每个测试都有一个结果，最终的结果便是这四个值中最大的一个。

利用支持向量机进行基坑降水环境影响评价就是寻找影响基坑降水环境系统和孕灾环境系统的指标和基坑降水环境影响等级之间的关系，可建立以下四个分类函数：

基坑降水工程的环境效应与评价方法