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针对目前常用的预测模型存在一定的问题,建立支持向量机预测模型,并将遗传算法与蚁群算法有效结合。用此组合算法对支持向量机模型参数优化。最终将建立的模型与单独两种算法所优化的模型进行精度对比。实例表明,组合算法所优化的预测模型具有更高的精度,具有一定的应用价值。
基于GA-ACO-SVM组合模型边坡位移预测研究
【摘 要】
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针对目前常用的预测模型存在一定的问题,建立支持向量机预测模型,并将遗传算法与蚁群算法有效结合。用此组合算法对支持向量机模型参数优化。最终将建立的模型与单独两种算法
【机 构】
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江西理工大学
【出 处】
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矿山测量
【发表日期】
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2019年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:41561091)
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