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基于智能算法优化支持向量机模型的滑坡稳定性预测

作者:胡安龙; 王孔伟; 李建林; 唐芳艳; 常德龙...滑坡稳定性相关系数支持向量机遗传算法粒子群优化算法

摘要:影响滑坡稳定性的因素较多,利用滑坡稳定性影响因素快速预测滑坡稳定状态是当前滑坡研究的重要内容。利用相关系数、支持向量机、交叉验证法、遗传算法、粒子群优化算法等理论建立支持向量机模型对滑坡稳定性进行了研究。以湖北竹溪县197个滑坡为例,研究结果表明:遗传算法优化的支持向量机滑坡稳定性预测模型预测效果最好,与实际情况吻合得最好。最佳参数c为3.001 6、g为0.041 008,训练集滑坡稳定性预测的正确率为84%,测试集滑坡稳定性预测的正确率为79.32%。因此所提遗传算法优化的支持向量机滑坡稳定性预测模型对于滑坡稳定性分析具有一定参考价值。

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自然灾害学报

《自然灾害学报》(CN:23-1324/X)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《自然灾害学报》旨在展示我国灾害科学的研究成果,促进自然科学与社会科学在灾害科学方面的结合。刊登各种自然灾害和社会科学在灾害科学方面的结合。

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