基于GA-LSSVR的露天矿边坡稳定性预测

• 作者: 曹庆奎 王瑞
• 来源期刊: 煤矿安全
• 学科: 工学
• 关键词: 露天矿 边坡稳定性 遗传算法 最小二乘支持向量回归 预测模型
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 分析·探讨
• 页码范围: 200-203
• 分类号: TD824.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.13347/j.cnki.mkaq.2014.02.062

摘要

针对露天矿边坡稳定性问题的小样本、非线性等特点,利用遗传算法的全局搜索能力优势,提出了基于遗传算法的最小二乘支持向量回归参数寻优方法,并建立基于遗传最小二乘支持向量回归(GA-LSSVR)的露天矿边坡稳定性预测模型.通过遗传算法对LSSVR进行优化,提高了预测精度和速度.实验结果表明,与BP神经网络、LSSVR模型相比,GA-LSSVR的精度更高,基于GA-LSSVR的露天矿边坡稳定性预测模型更有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹庆奎	河北工程大学经济管理学院	68	807	14.0	26.0
2	王瑞	河北工程大学经济管理学院	3	11	2.0	3.0