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改进布谷鸟算法优化支持向量机的隧道变形预测分析

         

摘要

cqvip:传统支持向量机参数寻优时间较长,模型的稳定性也较差。为解决传统支持向量机预测模型在隧道围岩变形预测中精度较低的问题,引入布谷鸟算法,同时改进布谷鸟算法中的搜索公式,从而提出一种基于改进布谷鸟算法的支持向量机组合预测模型。将此模型运用到云南省昆明市阳宗隧道围岩位移预测中,并与标准布谷鸟算法的支持向量机组合模型以及单一的支持向量机模型比较,实验结果表明:基于改进布谷鸟算法的支持向量机模型精度更高,更具有优势。

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