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基于主成分分析法和遺傳算法優(yōu)化支持向量機(jī)模型的泥石流危險度預(yù)測
關(guān)鍵詞：泥石流危險度 主成分分析法 遺傳算法 支持向量機(jī)
摘要：為準(zhǔn)確預(yù)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(yōu)化的支持向量機(jī)（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(jìn)行數(shù)據(jù)降維,將提取出的主成分作為支持向量機(jī)模型的輸入向量,以泥石流危險度作為輸出向量,并運(yùn)用遺傳算法尋優(yōu)獲得最佳支持向量機(jī)模型參數(shù),最終建立了基于PCA-GA-SVM的泥石流危險度預(yù)測模型,并對9條泥石流溝的危險度進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果表明：PCA-GA-SVM模型的預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)88.9%,滿足工程要求.
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