基于主成分分析法和遺傳算法優化支持向量機模型的泥石流危險度預測
王晨暉; 張超 河北地質大學勘查技術與工程學院; 河北石家莊050031
關鍵詞：泥石流危險度 主成分分析法 遺傳算法 支持向量機
摘要：為準確預測泥石流危險度,提出了基于主成分分析法（PCA）和遺傳算法（GA）優化的支持向量機（SVM）模型.首先利用主成分分析法對7個泥石流危險度影響因子進行數據降維,將提取出的主成分作為支持向量機模型的輸入向量,以泥石流危險度作為輸出向量,并運用遺傳算法尋優獲得最佳支持向量機模型參數,最終建立了基于PCA-GA-SVM的泥石流危險度預測模型,并對9條泥石流溝的危險度進行預測,結果表明：PCA-GA-SVM模型的預測準確率達88.9%,滿足工程要求.
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