露天矿边坡稳定性预测的GA-LSSVR方法优化

露天矿边坡稳定性是采矿工程中的关键问题，尤其是在小样本和非线性条件下，准确预测其稳定性对于保障作业安全至关重要。本文主要探讨了如何利用遗传算法（GA）的优势来解决这一挑战。作者曹庆奎和王瑞针对露天矿边坡的特性，提出了一种创新的方法，即结合遗传算法（GA）与最小二乘支持向量回归（LSSVR），形成了GA-LSSVR模型。 遗传算法以其全局搜索能力闻名，能够在复杂问题中找到最优解。在露天矿边坡稳定性预测模型中，通过将GA应用于LSSVR的参数优化，作者旨在提高预测的精度和速度。这种方法能够更好地捕捉到数据中的非线性关系，从而提供更为精确的稳定性评估。 与传统的BP神经网络和单纯使用LSSVR的方法相比，GA-LSSVR模型展现出了更高的预测性能。实验结果有力地证实了这一点，证明了基于GA-LSSVR的预测模型在露天矿边坡稳定性预测方面的有效性。通过对比分析，它不仅提升了预测的准确性，而且在处理小样本数据时具有更好的鲁棒性和适应性。 本文的研究成果不仅对露天矿开采实践有直接的应用价值，还为小样本非线性问题的处理提供了新的思路和技术支持。此外，它遵循了《矿业工程》(Mining Engineering)这一行业期刊的分类标准(TD824.7)，并获得了文献标志码A，文章编号1003-496X(2014)02-0200-04，表明研究成果达到了学术界的较高水平。 总结来说，基于GA-LSSVR的露天矿边坡稳定性预测方法是当前采矿工程领域的一个重要突破，它通过集成遗传算法和最小二乘支持向量回归技术，有效地解决了小样本非线性问题，有望成为未来矿山安全管理的重要工具。