矿山测量

2017, v.45;No.190(04) 1-5

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基于改进DE-LSSVM模型的边坡变形预测
Slope deformation prediction based on improved DE-LSSVM

刘小生;喻明明;

摘要(Abstract):

针对目前最小二乘支持向量机(LSSVM)在预测算法中存在的不足,通过改变差分演化算法(DE)中的缩放因子个数、杂交概率的个数和变异策略来建立改进DE-LSSVM预测模型,利用某矿山的边坡观测数据。结果表明,基于改进DE-LSSVM预测模型有较优的预测能力。

关键词(KeyWords): 预测模型;最小二乘支持向量机;变形预测;差分演化算法

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金资助项目(基于支持向量机的岩质边坡滑移变形智能预测模型研究编号:41561091)

作者(Author): 刘小生;喻明明;

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