基于主成分分析法和遗传算法优化支持向量机模型的泥石流危险度预测

王晨晖; 张超

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基于主成分分析法和遗传算法优化支持向量机模型的泥石流危险度预测

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为准确预测泥石流危险度,提出了基于主成分分析法(PCA)和遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)模型.首先利用主成分分析法对7个泥石流危险度影响因子进行数据降维,将提取出的主成分作为支持向量机模型的输入向量,以泥石流危险度作为输出向量,并运用遗传算法寻优获得最佳支持向量机模型参数,最终建立了基于PCA-GA-SVM的泥石流危险度预测模型,并对9条泥石流沟的危险度进行预测,结果表明:PCA-GA-SVM模型的预测准确率达88.9%,满足工程要求.

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来源
《石家庄经济学院学报》 |2017年第2期|20-24|共5页
作者
王晨晖; 张超;
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作者单位

河北地质大学勘查技术与工程学院,河北石家庄050031;

河北地质大学勘查技术与工程学院,河北石家庄050031;

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正文语种 chi
中图分类泥石流;
关键词
泥石流危险度; 主成分分析法; 遗传算法; 支持向量机;

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