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基于KPCA-TFPSO-BL的泥石流預(yù)測(cè)研究

國(guó)外電子測(cè)量技術(shù) 頁(yè)數(shù)： 10 2024-10-15
摘要： 針對(duì)當(dāng)前研究中泥石流誘發(fā)因子敏感度各異導(dǎo)致的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度不高、數(shù)據(jù)集樣本有限造成的模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)效果不佳、非線性過程嚴(yán)重引起的參數(shù)難以確定等問題,利用改進(jìn)的核主成分分析算法(kernel principal component analysis,KPCA)篩選出相關(guān)性一般的因子,結(jié)合寬度學(xué)習(xí)(broad learning,BL)建立泥石流概率預(yù)測(cè)模型,再通過引入正弦因子的粒子群算... （共10頁(yè)）

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