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惩罚因子 c和核函数参数σ的选择对于支持向量机（SVM ）回归模型的拟合和预测精度至关重要。为克服SVM模型易陷入局部最优点的缺陷，提出基于高斯扰动的混合布谷鸟搜索算法（GCS），用于SVM 参数的优选，提出GCS-SVM模型用于大坝变形监测非线性预警。通过实例验证分析表明，与SVM模型相比，GCS-SVM模型的预测精度和泛化能力均有一定程度的提高。