基于SAFSA-SVM的边坡稳定性预测模型

摘要：

了解边坡的稳定状况是保证水利工程长期安全稳定运行的关键之一,对边坡稳定情况进行预测是当前研究的热点.目前边坡稳定性预测研究中普遍存在样本数据较少导致预测精度难以满足实际需求的问题,为此,将支持向量机模型引入边坡稳定性预测的研究,并利用改进人工鱼群算法对模型的参数进行优化,以实际工程的数据对模型进行测试,并将该模型与单一SVM模型的性能进行对比.结果表明,优化后的模型能够有效地改善预测精度.研究成果可以为水利工程的安全施工和管理提供参考.

关键词：水利工程、边坡稳定性、支持向量机、人工鱼群算法

分类号：TV233.3

资助基金：安徽省高校自然科学研究重点项目KJ2020A1046

在线出版日期：2023-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：178-181