基于支持向量机的边坡稳定性预测

来源期刊：湖南有色金属2021年第1期

论文作者：卢湖飞

关键词：离子型稀土;边坡稳定性;网格寻优算法;遗传算法;粒子群算法;支持向量机;

摘    要：为准确快速地对边坡进行稳定性分析,提出基于支持向量机（Support vector machine SVM）的稀土矿开采边坡的SVM预测模型,结合42个稀土矿开采边坡实际案例,并分别采用网格寻优算法、遗传算法（Genetic algorithm GA）、粒子群算法（Particle swarm optimization PSO）对SVM模型进行参数寻优,寻找适合稀土矿开采边坡的SVM模型参数算法,结果表明PSO算法适合稀土矿开采边坡的稳定性分析,该算法的预测准确率最高。