基于改进灰狼算法优化支持向量机的边坡位移预测

doi:10.20033/j.1003-7241.(2024)09-0030-05

自动化技术与应用 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (09) : 30 -33+171. DOI: 10.20033/j.1003-7241.(2024)09-0030-05

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摘要

为了提高边坡位移预测精度，采用帐篷映射和位置收敛参数变化方式调整两种对改进了灰狼算法，得到改进灰狼算法。采用改进灰狼算法对支持向量机进行优化，建立基于改进灰狼算法优化支持向量机的边坡位移预测模型，采用实际水利工程边坡位移数据进行仿真分析，IGWO-SVM模型的平均相对百分误差和均方根误差分别为2.41%和0.21，预测效果优于PSO-BP模型，验证了该模型在边坡位移预测方面的实用性和优越性。