基于SVR组合模型的边坡位移预测研究

作者：刘小生; 于良; 冯腾飞支持向量回归机组合模型边坡位移预测

摘要：为解决传统支持向量机预测模型的不足,造成矿山边坡位移预测精度低的问题。提出了一种基于自适应惯性权重PSO算法的支持向量回归机（SVR）组合预测模型。将其运用到某矿边坡滑坡位移预测中,并与基于灰色预测模型、基于传统SVR预测模型预测结果对比,结果表明：基于SVR组合预测模型的矿山边坡位移预测的精度更具优势。

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