基于数据挖掘的支持向量机围岩分类方法研究

摘要

针对围岩分类问题,提出了一种依据数据挖掘技术,采用二叉树支持向量机的智能围岩分类方法.该方法选择9项影响围岩分类的主要指标,利用SPSS Modeler数据挖掘工具构建SVM分类拟合模型,对围岩数据进行分类和预测,以实现快速智能化决策输出.研究结果表明:基于数据挖掘的支持向量机围岩分类方法可以很好地解决小样本、非线性、高维数的问题,该方法科学可行、可视性强、准确率高,应用前景广阔.