多策略灰狼算法优化SVM的尾矿坝地下水位预测

• 作者: 胡军 邱俊博
• 来源期刊: 矿冶工程
• 关键词: 尾矿库 地下水位 尾矿坝 多策略灰狼算法 MGWO-SVM
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 采矿|MINING
• 页码范围: 24-27
• 页数: 4页
• 分类号: TD76
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-6099.2021.03.006

摘要

为实现尾矿坝地下水位预测及预报预警,以尾矿坝地下水位为研究对象,将库水位、最小干滩长度等5个变量作为影响参数,尾矿坝地下水位为输出变量,建立支持向量机(SVM)预测模型.引入多策略改进的灰狼优化算法(MGWO)确定SVM模型参数,并以工程实例进行仿真预测.结果表明,MGWO?SVM模型平均相对误差0.24％,平均绝对误差0.02 m,与传统模型相比精度高、性能优越,将其应用于尾矿坝地下水位预测具有较好的适用性和可靠性.