一种多策略改进灰狼混合鲸鱼算法优化SVM的边坡稳定性预测及应用

孙宏贤; 王杰; 马聪; 王伟吉; 余涵; 苏舟

重庆理工大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 39 ›› Issue (11) : 98 -106.

孙宏贤, 王杰, 马聪, 王伟吉, 余涵, 苏舟

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摘要

为提高边坡稳定性预测精度，基于国内外293个边坡案例数据(涵盖黏聚力、内摩擦角、边坡角、高度、容重和孔隙压力比6项核心因素),提出一种多策略改进的灰狼混合鲸鱼优化算法(mix-grey wolf optimizer-whale optimization algorithm, MI-GWO-WOA)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的边坡稳定性预测模型。针对传统的灰狼混合鲸鱼优化算法(GWO-WOA)在处理高维边坡问题时存在的收敛效率低、易陷入局部最优等问题，通过引入自适应参数调整、自适应交叉等策略进行优化改进，构建基于MI-GWO-WOA-SVM的边坡稳定性预测模型，并与SVM、GWO-SVM、WOA-SVM、GWO-WOA-SVM模型进行对比。实验结果表明：MI-GWO-WOA-SVM模型的准确率、精确率、AUC值、F1分数和平均耗时分别为95.28%、94.16%、0.96、94.76%和62.3 s,均高于其他优化模型的相应指标，MI-GWO-WOA-SVM模型相比其他优化算法具有更强的竞争力。