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基于GA-ACO-SVM組合模型邊坡位移預測研究
熊起; 劉小生 江西理工大學; 江西贛州341000
- 支持向量機
- 參數優化
- 遺傳算法
- 蟻群算法
- 位移預測
摘要：針對目前常用的預測模型存在一定的問題,建立支持向量機預測模型,并將遺傳算法與蟻群算法有效結合。用此組合算法對支持向量機模型參數優化。最終將建立的模型與單獨兩種算法所優化的模型進行精度對比。實例表明,組合算法所優化的預測模型具有更高的精度,具有一定的應用價值。
- 支持向量機
- 參數優化
- 遺傳算法
- 蟻群算法
- 位移預測
摘要：針對目前常用的預測模型存在一定的問題,建立支持向量機預測模型,并將遺傳算法與蟻群算法有效結合。用此組合算法對支持向量機模型參數優化。最終將建立的模型與單獨兩種算法所優化的模型進行精度對比。實例表明,組合算法所優化的預測模型具有更高的精度,具有一定的應用價值。
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