改进DE-LSSVM模型在边坡变形预测中的应用

"基于改进DE-LSSVM模型的边坡变形预测" 本文主要探讨了如何通过改进差分演化算法（DE）来优化最小二乘支持向量机（LSSVM），以提升边坡变形预测的准确性。最小二乘支持向量机是一种广泛应用的机器学习方法，尤其在预测和分类问题中，但其在处理复杂问题时可能会存在不足。作者针对LSSVM在预测算法中的局限性，对DE算法进行了调整，包括修改DE中的缩放因子个数、杂交概率的个数以及变异策略。 差分演化算法是一种全局优化技术，通常用于寻找复杂优化问题的解决方案。在这里，DE被用来优化LSSVM的参数选择，以提高模型的预测性能。通过对DE算法的这些改进，可以期望得到一个更适应边坡变形预测任务的模型。 文章中，研究人员利用了一个具体的矿山边坡观测数据集来验证改进后的DE-LSSVM模型的效果。通过对比分析，结果显示，改进后的DE-LSSVM模型在边坡变形预测方面表现出了优于传统LSSVM模型的预测能力。这表明，该模型在处理边坡稳定性分析和变形预测这类地质工程问题时，具有较高的精度和实用性。 边坡变形预测对于矿山安全管理和地质灾害预防至关重要。准确预测边坡变形能够提前预警，减少可能的经济损失和人员伤亡。因此，改进DE-LSSVM模型的应用对于提高矿山安全水平和保障周边环境稳定具有实际意义。 关键词：预测模型；最小二乘支持向量机；变形预测；差分演化算法 该研究属于行业研究范畴，对地质工程、矿山安全和机器学习领域的专业人士具有重要的参考价值。通过结合DE算法的优势和LSSVM的理论基础，文章提供了一种新的解决边坡变形预测问题的方法，有助于推动相关领域的技术进步。