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申请/专利权人：中国铁建大桥工程局集团有限公司;四川大桥水电咨询监理有限责任公司;西安建筑科技大学
摘要：本发明公开了一种基于改进SVM算法的爆破振动峰值预测方法，涉及机器学习以及工程爆破振动安全技术领域，具体在于解决背景技术中存在的现有的预测准确性和可靠性还是有待提高的问题，通过设置一种基于改进SVM算法的爆破振动峰值预测方法，包括：S1.构建原始数据集；S2.对原始数据集进行预处理；S3.对处理后的数据集进行清理和特征提取；S4.获得最终改进SVM预测模型；S5.衡量最终改进SVM预测模型的性能；该方法通过改进SVM网络的预测能力，使其能够准确预测振动强度，为工程决策提供参考。
主权项：1.一种基于改进SVM算法的爆破振动峰值预测方法，其特征在于：包括：S1.获取数据采集传输系统上传数据，构建原始数据集；S2.对步骤S1原始数据集进行预处理，得到处理后的数据集；S3.对步骤S2中处理后的数据集进行清理和特征提取，得到特征数据集；S4.以步骤S3的特征数据集为基础，结合传统SVM模型，获得最终改进SVM预测模型；S5.使用步骤S4最终改进SVM预测模型进行预测，衡量最终改进SVM预测模型的性能。
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百度查询： 中国铁建大桥工程局集团有限公司 四川大桥水电咨询监理有限责任公司 西安建筑科技大学 一种基于改进SVM算法的爆破振动峰值预测方法
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