基于最小二乘支持向量机的黄土湿陷性预测挖掘

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基于最小二乘支持向量机的黄土湿陷性预测挖掘

岩土工程研究 | 更新时间：2026-06-25

- 基于最小二乘支持向量机的黄土湿陷性预测挖掘
- Prediction of loess collapsibility by using data mining based on least squares support vector machines
- 岩土力学 2010年31卷第6期
- 作者机构：
  
  1. 长安大学建筑工程学院,西安,710061
  2. 上海交通大学环境科学与工程学院,上海,200240
  3. 中煤西安设计工程有限责任公司,西安,710054
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TU441
- 网络首发：2010-06-25，
  
  纸质出版：2010
- 稿件说明：
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井彦林, 仵彦卿, 林杜军, 等. 基于最小二乘支持向量机的黄土湿陷性预测挖掘[J]. 岩土力学, 2010,31(6).

JING Yan-lin, WU Yan-qing, LIN Du-jun, et al. Prediction of loess collapsibility by using data mining based on least squares support vector machines[J]. 2010, 31(6).
井彦林, 仵彦卿, 林杜军, 等. 基于最小二乘支持向量机的黄土湿陷性预测挖掘[J]. 岩土力学, 2010,31(6). DOI：

JING Yan-lin, WU Yan-qing, LIN Du-jun, et al. Prediction of loess collapsibility by using data mining based on least squares support vector machines[J]. 2010, 31(6). DOI：

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