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基于GA-ACO-SVM組合模型邊坡位移預(yù)測(cè)研究

熊起; 劉小生 江西理工大學(xué); 江西贛州341000
  • 支持向量機(jī)
  • 參數(shù)優(yōu)化
  • 遺傳算法
  • 蟻群算法
  • 位移預(yù)測(cè)

摘要:針對(duì)目前常用的預(yù)測(cè)模型存在一定的問題,建立支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型,并將遺傳算法與蟻群算法有效結(jié)合。用此組合算法對(duì)支持向量機(jī)模型參數(shù)優(yōu)化。最終將建立的模型與單獨(dú)兩種算法所優(yōu)化的模型進(jìn)行精度對(duì)比。實(shí)例表明,組合算法所優(yōu)化的預(yù)測(cè)模型具有更高的精度,具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

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礦山測(cè)量

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  • 工業(yè) 快捷分類
  • 雙月刊 出版周期

主管單位:國(guó)家煤礦安全監(jiān)察局;主辦單位:煤炭科學(xué)研究總院唐山研究院

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