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矿山排土场滑坡的过程是一个动态、大延迟、高度非线性的特性问题,影响矿山排土场滑坡的因素众多,各个特性指标间相互影响,关于排土场滑坡预警并没有严格的划分标准。对此,提出一种自适应提升算法(Adaptiv
文中介绍了SVM的基本原理和拟合模型,研究了选取不同的核函数、不同的误差惩罚参数C、不同的核参数g、不同的学习样本数对GPS高程拟合精度的影响规律。研究结果表明,采用RBF核函数具有最好的拟合效果,过
事实上,在预测实践中,对于同个问题,我们常采用不同的预测方法。不同的预测方法其预测精度往往也不相同。一般是以预测误差平方和作为评价预测方法优劣的标准,从各种预测方法中选取预测误差平方和最小的预测方法。
为有效预测矿井内煤与瓦斯突出的危险程度,对其影响因素做了分析与探讨,分别构建了基于粒子群优化算法以及遗传算法支持向量机的煤与瓦斯突出预测模型,并且通过实例对两种模型预测的准确性进行了验证。分别利用单项
针对某高速公路K127+500处右侧土质高边坡的坍塌滑坡问题,通过路堑边坡滑坡灾害特征、失稳破坏原因和工程地质条件的综合分析,提出了2种处治技术方案,利用FLAC3D数值软件分别对2种处治方案进行了数
减少边坡的稳定性造成的地质灾害发生,关键在于研究其稳定性分析方法能否准确地分析其稳定性及破坏模式。根据极限平衡法的边坡稳定性分析理论,研究黄土边坡滑裂面不过坡脚情况下的无限条分法计算理论,通过公式的推
利用石人沟铁矿高边坡安全监测预警系统得到的数据,建立灰预测GM(1,1)模型。预测了边坡变形的发展趋势,将预测结果与监测数据对比,发现预测效果不甚理想,故在此基础上结合回归分析法,即先对随机性较强的实
该方法结合了离散灰色预测模型和自回归 (AR) 预测模型的优势,以提高预测精度。 离散灰色模型适用于短期预测,而AR模型适用于捕捉时间序列中的长期趋势。 通过整合两种模型的结果,可以获得更全面、更准确
基于支持向量机负荷功率预测,使用粒子群算法进行参数寻优,供参考
基于SVM的回归预测分析,MATLAB直接可以运行
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