矿冶工程

作者：赵国彦, 邹景煜, 王猛

单位：中南大学 资源与安全工程学院，湖南 长沙 410083

关键词：边坡稳定性,混沌粒子群优化,支持向量机,预测

基金：国家重点研发计划项目(2018YFC0604606)

为了简便有效地评估边坡稳定性状态，针对目前传统机器学习的算法选择与超参数优化等难题，提出了基于混沌粒子群优化算法的4种机器学习模型，并对其预测性能进行了对比。建立了包含221组露天矿边坡稳定性案例的数据库，其中80%的数据用于训练，20%的数据用于模型测试。4种模型预测结果及工程实例验证结果表明，基于混沌粒子群改进支持向量机模型的预测效果上总体优于其他3种机器学习模型，预测准确率88%，能够有效预测边坡稳定性，可为露天矿边坡安全提供可靠的预测结果。

来源：2024年第2期

《矿冶工程》期刊编辑部

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