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矿业工程
多策略灰狼算法优化SVM的尾矿坝地下水位预测
为实现尾矿坝地下水位预测及预报预警,以尾矿坝地下水位为研究对象,将库水位、最小干滩长度等5个变量作为影响参数,尾矿坝地下水位为输出变量,建立支持向量机(SVM)预测模型。引入多策略改进的灰狼优化算法(MGWO)确定SVM模型参数,并以工程实例进行仿真预测。结果表明,MGWO-SVM模型平均相对误差0.24%,平均绝对误差0.02 m,与传统模型相比精度高、性能优越,将其应用于尾矿坝地下水位预测具有较好的适用性和可靠性。
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矿冶工程
2021年03期
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