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基于PCA-GWO-SVM的矿山边坡变形预测
基于PCA-GWO-SVM的矿山边坡变形预测
上传者:
38592611
|
上传时间: 2021-11-02 10:27:49
|
文件大小: 680KB
|
文件类型: -
支持向量机
矿山边坡
变形监测
主成分分析
针对矿山边坡预测模型精度低等问题,提出一种由主成分分析(PCA)、灰狼算法(GWO)和支持向量机(SVM)组合的混合模型(PCA-GWO-SVM)。首先,采用PCA对原始数据进行降维去噪;其次,通过GWO算法优化支持向量机参数;最后,通过SVM实现矿山边坡变形的预测。矿山边坡实例表明PCA-GWO-SVM模型具有更高的预测精度。
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