论文摘要
为准确预测泥石流危险度,提出了基于粗糙集理论（rough set,RS）的粒子群算法（particle swarm optimization,PSD）优化支持向量机（support vector machine,SVM）模型。首先离散化泥石流样本数据形成初始决策表,利用粗糙集理论对10个泥石流危险度影响指标进行属性约简,将约简后的泥石流指标数据归一化处理作为支持向量机的学习样本,通过粒子群算法寻优获得最佳支持向量机模型参数,最终建立基于粗糙集的泥石流危险度预测的优化支持向量机模型。并将构建的RS-PSOSVM模型用于对测试样本的预测。结果表明:在相同训练样本的条件下,RS-PSO-SVM模型、PSO-SVM模型及RS-PSO-BP模型三者的预测准确率分别为87. 5%、87. 5%、75%,说明RS-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型具有比RS-PSO-BP模型更高的精度。此外,尽管RS-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型具有相同的预测精度,但是由于进行了属性约简,RS-PSO-SVM模型可以有效提高运行效率,降低模型复杂度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王晨晖,袁颖,周爱红,刘立申,王利兵,陈凯南
关键词: 粗糙集,粒子群算法,支持向量机,泥石流危险度
来源: 科学技术与工程 2019年31期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技
专业: 地质学,工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 河北省地震局红山基准地震台,河北地质大学勘查技术与工程学院
基金: 国家自然科学基金(41301015),河北省教育厅重点项目(ZD2015073,ZD2016038),石家庄经济学院国家自然科学基金预研基金(syy201308)资助
分类号: P642.23;TP181
页码: 70-77
总页数: 8
文件大小: 258K
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