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基于GA-ACO-SVM組合模型邊坡位移預(yù)測研究
熊起; 劉小生 江西理工大學(xué); 江西贛州341000
- 支持向量機
- 參數(shù)優(yōu)化
- 遺傳算法
- 蟻群算法
- 位移預(yù)測
摘要：針對目前常用的預(yù)測模型存在一定的問題,建立支持向量機預(yù)測模型,并將遺傳算法與蟻群算法有效結(jié)合。用此組合算法對支持向量機模型參數(shù)優(yōu)化。最終將建立的模型與單獨兩種算法所優(yōu)化的模型進行精度對比。實例表明,組合算法所優(yōu)化的預(yù)測模型具有更高的精度,具有一定的應(yīng)用價值。
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礦山測量
- 預(yù)計1個月內(nèi) 預(yù)計審稿周期
- 0.64 影響因子
- 工業(yè) 快捷分類
- 雙月刊 出版周期
主管單位：國家煤礦安全監(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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