为实现隧道涌水量的高精度预测,该文以支持向量机为基础,通过核函数筛选和粒子群算法优化,构建了隧道涌水量的PSO-SVM预测模型。实例研究表明:支持向量机的核函数和惩罚因子对其预测精度具有较大影响,且Sigmoid型核函数的预测效果相对略优,粒子群算法也能很好的优化惩罚因子,进而达到提高预测精度的目的;同时,PSO-SVM模型预测结果的相对误差均小于2%,具有较高的预测精度,进而验证了该模型在隧道涌水量预测中的适用性,为隧道涌水量预测提供了一种新的思路,值得深入研究。
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