100 积分
50
评分
4.5 积分- 详情
- 2021-04-26
- 简介
pdf
- 152KB
- 页数 5P
- 阅读 69
- 下载 21
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。
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于DE-BA-LSSVM的露天矿边坡稳定性预测 152KB
基于GEP的露天矿边坡稳定性预测 222KB
基于GEP的露天矿边坡稳定性预测 222KB
模糊物元模型在露天矿边坡稳定性预测中的应用 262KB
基于模糊综合评价的露天矿边坡稳定性分析 219KB
基于Slide软件的露天矿边坡稳定性分析 1.9MB
基于灰色关联度的露天矿边坡稳定性分析 82KB
地下采空区对露天矿边坡稳定性的影响分析 761KB
软弱夹层对露天矿边坡稳定性的影响 391KB
爆破振动对露天矿边坡稳定性的影响 1.1MB