利用优化的组合核相关向量机算法构建地表下沉预测模型

摘要：

为了提高地下开采地表下沉预测结果的精度及可靠性,提出了基于混合智能优化算法(hybrid intelligent optimization algorithm,HIOA)与组合核相关向量机(multi-kernel relevance vector machine,MK-RVM)的地下开采地表下沉预测方法.首先,分别构建HIOA与MK-RVM算法,并利用HIOA优化MK-RVM的参数.然后,采用优化后的MK-RVM构建地表下沉几何参数预测模型和动态下沉预测模型.最后,利用以上模型对上山移动角、下山移动角、中心移动角、地表最大下沉及动态下沉进行预测,并分析预测结果的精度及可靠性.实验结果表明,该方法的精度与可靠性较单一核函数相关向量机与支持向量机有较大改善.

关键词：地表下沉预测、混合智能优化、相关向量机、置信区间、精度分析

所属期刊栏目：43

分类号：P258(专业测绘)

资助基金：国家自然科学基金41374007,41664001;江西省教育厅科技项目GJJ150592;江西省数字国土重点实验室开放研究基金DLLJ201612

在线出版日期：2018-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1295-1301