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- 2021-04-26
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针对LSSVM参数优化耗时长且效果差的问题,提出了一种基于差分蝙蝠算法(DE-BA)的LSSVM参数寻优办法,利用BA的全局寻优能力和DE的局部搜索能力,优化LSSVM的核参数(C)和惩罚参数(σ2),并建立了基于DEBA-LSSVM的露天矿边坡稳定性预测模型,选取某露天矿边坡实际数据进行了对比分析。结果表明:3种预测模型中,DE-BA-LSSVM模型的平均相对误差为2.6%,预测效果最好,为采用LSSVM解决露天矿边坡稳定性预测问题提供了新的方向。
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