书目信息 |
题名: |
机器学习方法与岩土工程应用
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作者: | 林沛元 , 赵辰洋 , 仉文岗 著 | |
分册: | ||
出版信息: | 北京 中国建筑工业出版社 2023.09 |
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页数: | 12, 329页 | |
开本: | 27cm | |
丛书名: | ||
单 册: | ||
中图分类: | TU4-39 | |
科图分类: | ||
主题词: | 机器学习--ji qi xue xi--应用--岩土工程 | |
电子资源: | ||
ISBN: | 978-7-112-28841-0 |
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304 | @a题名页题: 林沛元, 赵辰洋, 仉文岗, 薛亚东著 | |
314 | @a林沛元, 国家级青年人才, 中山大学教授、博士生导师, 广东省珠江人才创新团队第一核心成员。赵辰洋, 中山大学“百人计划”青年学术骨干、助理教授、硕士生导师。仉文岗, 国家级青年人才, 重庆市学术学科带头人, 现任重庆大学土木工程学院副院长。 | |
320 | @a有书目 | |
330 | @a本书分为两大部分, 共15章。第一部分为第1-4章, 包括绪论及三类常见机器学习方法基础知识的介绍; 其中, 第2章为神经网络, 第3章为支持向量机, 第4章为随机森林。第二部分为第5-15章, 主要是机器学习方法的岩土工程应用实例介绍; 其中, 第5、6两章分别为土钉墙土钉最大轴力及墙面侧向变形预测, 第7章介绍了利用软土物理指标快速准确预测其力学指标的应用, 第8章是软计算在地下开挖工程中的应用, 第9章为各向异性黏土双隧道衬砌响应分析, 第10章是不排水抗剪强度计算, 第11章为桩的可打性评估, 第12章为基坑开挖底部隆起预测, 第13、14章均为盾构隧道地面沉降预测, 第15章为盾构隧道衬砌表观病害图像自动识别。 | |
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机器学习方法与岩土工程应用/林沛元 ... [等] 著.-北京:中国建筑工业出版社,2023.09 |
12, 329页:图;27cm |
ISBN 978-7-112-28841-0(精装):CNY88.00 |
本书分为两大部分, 共15章。第一部分为第1-4章, 包括绪论及三类常见机器学习方法基础知识的介绍; 其中, 第2章为神经网络, 第3章为支持向量机, 第4章为随机森林。第二部分为第5-15章, 主要是机器学习方法的岩土工程应用实例介绍; 其中, 第5、6两章分别为土钉墙土钉最大轴力及墙面侧向变形预测, 第7章介绍了利用软土物理指标快速准确预测其力学指标的应用, 第8章是软计算在地下开挖工程中的应用, 第9章为各向异性黏土双隧道衬砌响应分析, 第10章是不排水抗剪强度计算, 第11章为桩的可打性评估, 第12章为基坑开挖底部隆起预测, 第13、14章均为盾构隧道地面沉降预测, 第15章为盾构隧道衬砌表观病害图像自动识别。 |
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正题名:机器学习方法与岩土工程应用
索取号:TU4-39/L518
 
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