【摘 要】
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为准确预测泥石流危险度,提出了基于粗糙集理论(rough set,RS)的粒子群算法(particle swarm optimization,PSD)优化支持向量机(support vector machine,SVM)模型。首先离散化
【机 构】
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河北省地震局红山基准地震台,河北地质大学勘查技术与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(41301015);河北省教育厅重点项目(ZD2015073,ZD2016038);石家庄经济学院国家自然科学基金预研基金(syy201308)资助
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为准确预测泥石流危险度,提出了基于粗糙集理论(rough set,RS)的粒子群算法(particle swarm optimization,PSD)优化支持向量机(support vector machine,SVM)模型。首先离散化泥石流样本数据形成初始决策表,利用粗糙集理论对10个泥石流危险度影响指标进行属性约简,将约简后的泥石流指标数据归一化处理作为支持向量机的学习样本,通过粒子群算法寻优获得最佳支持向量机模型参数,最终建立基于粗糙集的泥石流危险度预测的优化支持向量机模型。并将构建的RS-PSO-
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