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针对目前最小二乘支持向量机(LSSVM)在预测算法中存在的不足,通过改变差分演化算法(DE)中的缩放因子个数、杂交概率的个数和变异策略来建立改进DE-LSSVM预测模型,利用某矿山的边坡观测数据。结果表明,基于改进DE-LSSVM预测模型有较优的预测能力。
基于改进DE-LSSVM模型的边坡变形预测
【摘 要】
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针对目前最小二乘支持向量机(LSSVM)在预测算法中存在的不足,通过改变差分演化算法(DE)中的缩放因子个数、杂交概率的个数和变异策略来建立改进DE-LSSVM预测模型,利用某矿山的边坡观测数据。结果表明,基于改进DE-LSSVM预测模型有较优的预测能力。
【机 构】
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江西理工大学建筑与测绘工程学院
【出 处】
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矿山测量
【发表日期】
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2017年04期
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