论文摘要
针对支持向量机在参数模型选择上的敏感性,以及在理论上无法直接实现的问题,在标准粒子群算法的基础上对粒子速度与位置更新策略进行改进,通过改进的粒子群算法对支持向量机模型参数进行选择优化,进而提出了一种改进粒子群优化支持向量机（IPSO-SVM）算法模型。根据尾矿坝实测数据,建立了基于IPSO-SVM算法的对尾矿坝坝体位移预测模型,同时与经典的SVM算法以及PSO-SVM算法进行比较分析。结果表明,3种算法在坝体变形预测中都具有较好的可行性,但IPSO-SVM算法在训练效率上有较大优势,而且具有较高的预测精度,更适合在变形预测中应用。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 胡军,常雄伸
关键词: 支持向量机,改进粒子群算法,尾矿坝,变形预测,预测精度
来源: 工业安全与环保 2019年09期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 矿业工程,自动化技术
单位: 辽宁科技大学土木工程学院
基金: 国家自然科学基金(51274053)
分类号: TP18;TD926.4
页码: 15-18+62
总页数: 5
文件大小: 406K
下载量: 76
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