文献知网节
  • 记笔记

基于GA-ACO-SVM组合模型边坡位移预测研究

熊起刘小生

江西理工大学

摘要: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。
  • 专辑:

    理工B(化学化工冶金环境矿业); 电子技术及信息科学

  • 专题:

    矿业工程; 自动化技术

  • 分类号:

    TP18;TD804

  • 手机阅读
    即刻使用手机阅读
    第一步

    扫描二维码下载

    "移动知网-全球学术快报"客户端

    第二步

    打开“全球学术快报”

    点击首页左上角的扫描图标

    第三步

    扫描二维码

    手机同步阅读本篇文献

  • HTML阅读
  • CAJ下载
  • PDF下载

下载手机APP用APP扫此码同步阅读该篇文章

下载:77 页码:6-9+49 页数:5 大小:985K

相关文献推荐
  • 相似文献
  • 读者推荐
  • 相关基金文献
  • 关联作者