种族鱼群优化支持向量机序列理论监测尾矿坝*

胡军　王凯凯　葛凯华　袁永涛

(1.辽宁科技大学土木工程学院　辽宁鞍山 114051；　2.平泉小寺沟矿业有限公司　河北承德 067512；3.新疆哈密英格玛煤电投资有限责任公司　新疆哈密 839000)



种族鱼群优化支持向量机序列理论监测尾矿坝*

胡军1王凯凯1葛凯华2袁永涛3

(1.辽宁科技大学土木工程学院辽宁鞍山 114051；2.平泉小寺沟矿业有限公司河北承德 067512；3.新疆哈密英格玛煤电投资有限责任公司新疆哈密 839000)

摘要为监测预警尾矿坝的变形位移，提出基于结构风险最小化理论的支持向量机进行学习预测。通过采集有效数据，对时间序列数据进行归一化序列处理，然后采取种族鱼群选择向量机参数，对处理后的数据进行支持向量机回归预测。将该理论应用到某尾矿坝监测系统，得到了较为准确的预测结果，表明该理论充分利用了数据的统计特性，精度和泛化能力都得到了明显提高，可作为尾矿坝监测系统的有效指导。

关键词尾矿坝支持向量回归机归一化序列种族鱼群协调行为

0引言

支持向量机是一种渐渐兴起的基于统计学理论和最优化理论的机器学习方法。由于其在数据学习模拟预测方面表现出良好的通用性、鲁棒性和有效性，越来越得到学者的青睐。随着支持向量机的深入研究，它也表现出了一些实际应用上的不足，如向量机参数随机性高等问题。本文借助以往论文的研究，提出对序列数据归一化处理，利用改进的鱼群算法优化参数，并对尾矿坝的位移数据进行训练学习，取得了较为准确的拟合效果。……