【摘 要】
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为准确预测泥石流危险度,提出了基于主成分分析法（PCA）和遗传算法（GA）优化的支持向量机（SVM）模型.首先利用主成分分析法对7个泥石流危险度影响因子进行数据降维,将提取出的主成分作
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为准确预测泥石流危险度,提出了基于主成分分析法（PCA）和遗传算法（GA）优化的支持向量机（SVM）模型.首先利用主成分分析法对7个泥石流危险度影响因子进行数据降维,将提取出的主成分作为支持向量机模型的输入向量,以泥石流危险度作为输出向量,并运用遗传算法寻优获得最佳支持向量机模型参数,最终建立了基于PCA-GA-SVM的泥石流危险度预测模型,并对9条泥石流沟的危险度进行预测,结果表明：PCA-GA-SVM模型的预测准确率达88.9%,满足工程要求.
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