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摘要
边坡失稳往往会造成巨大的经济损失和人员伤亡，故构建科学有效的边坡稳定性评价模型对于边坡灾害防治具有重要意义。针对边坡评价涉及多重不确定性，本文探讨了基于正态云模型、果蝇优化算法与支持向量机耦合的边坡稳定性评价模型，即利用正态云模型描述果蝇个体飞行方向和飞行距离的随机性与模糊性，以改进果蝇优化算法，进而应用基于正态云模型的果蝇算法(CMFOA)求解支持向量机(SVM)分类模型的最优参数组合，并结合实例应用及与GA-SVM、PSO-SVM和网格法-SVM对比分析，验证本文模型的可靠性。实例应用及对比结果表明，CMFOA-SVM模型应用于边坡稳定性评价有效可行，且评价准确率高，同时CMFOA算法的参数寻优效率高，也为其他分类问题提供了新的参考。
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