10.3969/j.issn.0253-6099.2021.03.006
多策略灰狼算法优化SVM的尾矿坝地下水位预测
为实现尾矿坝地下水位预测及预报预警,以尾矿坝地下水位为研究对象,将库水位、最小干滩长度等5个变量作为影响参数,尾矿坝地下水位为输出变量,建立支持向量机(SVM)预测模型.引入多策略改进的灰狼优化算法(MGWO)确定SVM模型参数,并以工程实例进行仿真预测.结果表明,MGWO?SVM模型平均相对误差0.24%,平均绝对误差0.02 m,与传统模型相比精度高、性能优越,将其应用于尾矿坝地下水位预测具有较好的适用性和可靠性.
尾矿库、地下水位、尾矿坝、多策略灰狼算法、MGWO-SVM
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TD76(矿山安全与劳动保护)
研究生科技创新项目LKDYC201922
2021-07-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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