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      基于主成分分析法和遺傳算法優(yōu)化支持向量機(jī)模型的泥石流危險(xiǎn)度預(yù)測

      王晨暉; 張超 河北地質(zhì)大學(xué)勘查技術(shù)與工程學(xué)院; 河北石家莊050031

      關(guān)鍵詞:泥石流危險(xiǎn)度 主成分分析法 遺傳算法 支持向量機(jī) 

      摘要:為準(zhǔn)確預(yù)測泥石流危險(xiǎn)度,提出了基于主成分分析法(PCA)和遺傳算法(GA)優(yōu)化的支持向量機(jī)(SVM)模型.首先利用主成分分析法對(duì)7個(gè)泥石流危險(xiǎn)度影響因子進(jìn)行數(shù)據(jù)降維,將提取出的主成分作為支持向量機(jī)模型的輸入向量,以泥石流危險(xiǎn)度作為輸出向量,并運(yùn)用遺傳算法尋優(yōu)獲得最佳支持向量機(jī)模型參數(shù),最終建立了基于PCA-GA-SVM的泥石流危險(xiǎn)度預(yù)測模型,并對(duì)9條泥石流溝的危險(xiǎn)度進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果表明:PCA-GA-SVM模型的預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)88.9%,滿足工程要求.

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