基于粒子群优化支持向量机的边坡稳定性预测

为了提高边坡稳定性预测的精度,保障边坡工程的安全,提出基于粒子群优化算法支持向量机的预测模型。采用粒子群优化算法不断进行搜索迭代获取支持向量机模型的最优参数,避免了支持向量机人为选取参数的盲目性和随意性。通过Matlab编程,应用实例证明:该模型的预测精度较高,预测样本的平均相对误差为3.581 9%,计算速度较快,优于改进的BP算法、GA-BP算法和改进支持向量机算法,在实际的工程应用中有着良好的应用前景。