基于布谷鸟算法优化SV M的尾矿库坝体变形预测

• 作者: 胡军 赵允坤 栾长庆 张瀚斗
• 来源期刊: 有色金属工程
• 关键词: 尾矿坝 布谷鸟算法(CS) 支持向量机(SVM) 粒子群算法(PSO) 预测
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 地质采矿与安全工程|Geology ,Mining and Safety Engineering
• 页码范围: 123-129
• 页数: 7页
• 分类号: TD926.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-1744.2021.09.018

摘要

为解决SVM模型在尾矿库坝体位移预测中,参数寻优时间较长、模型稳定性较差的问题,引入布谷鸟算法(CS)进行优化,构建的CS-SVM模型用于辽宁省风水沟尾矿库2#副坝的位移预测实例中,将该模型预测值与SVM模型和PSO-SVM模型的预测值进行对比分析.结果表明,CS-SVM模型有较高的预测精度,预测值趋近于真实值,模型构建合理,验证了CS-SVM模型在尾矿库坝体位移预测中的可行性和有效性.