露天矿边坡变形预测的协同进化多核相关向量机模型

• 作者: 周世健 张立亭 罗亦泳 鲁铁定
• 来源期刊: 中国安全科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 边坡变形 多核相关向量机(MK-RVM) 协同进化粒子群(CEPSO) 露天矿 多核函数
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 安全工程技术科学
• 页码范围: 110-114
• 分类号: X936
• 语种: 中文
• DOI: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2016.11.020

摘要

为提高露天矿边坡变形预测精度,利用协同进化粒子群(CEPSO)优化多核相关向量机(MK-RVM)的参数,构建协同进化多核相关向量机(CEPSO-MK-RVM),并将此模型应用于露天矿边坡变形预测.将CEPSO-MK-RVM的结果与协同进化多项式核函数相关向量机(CEPSO-Poly-RVM)、协同进化高斯核函数相关向量机(CEPSO-Gauss-RVM)及修正果蝇优化下的支持向量回归(MFOA-SVR)的结果进行对比,并分析CEPSO对MK-RVM参数的优化效果.结果表明,CEPSO比标准粒子群优化(PSO)算法具有更好的优化效率及最优解;用CEPSO-MK-RVM模型得到的结果,4个精度指标均优于其余3种方法,边坡变形预测的精度得到有效提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲁铁定	东华理工大学测绘工程学院	113	1082	16.0	28.0
2	张立亭	东华理工大学测绘工程学院	99	900	16.0	25.0
3	罗亦泳	东华理工大学测绘工程学院	45	335	10.0	16.0
5	周世健	东华理工大学测绘工程学院	68	789	16.0	25.0