基于布谷鸟算法优化SVM的尾矿库坝体变形预测

作者：胡军; 赵允坤^*; 栾长庆; 张瀚斗

来源：有色金属工程, 2021, 11(09): 123-129.

• 尾矿坝
• 布谷鸟算法(CS)
• 支持向量机(SVM)
• 粒子群算法(PSO)
• 预测

为解决SVM模型在尾矿库坝体位移预测中,参数寻优时间较长、模型稳定性较差的问题,引入布谷鸟算法(CS)进行优化,构建的CS-SVM模型用于辽宁省风水沟尾矿库2#副坝的位移预测实例中,将该模型预测值与SVM模型和PSO-SVM模型的预测值进行对比分析。结果表明,CS-SVM模型有较高的预测精度,预测值趋近于真实值,模型构建合理,验证了CS-SVM模型在尾矿库坝体位移预测中的可行性和有效性。

• 单位
  辽宁科技大学; 土木工程学院; 鞍钢集团有限公司