基于KPCA-TFPSO-BL的泥石流預測研究

摘要： 針對當前研究中泥石流誘發(fā)因子敏感度各異導致的預測準確度不高、數(shù)據(jù)集樣本有限造成的模型訓練和預測效果不佳、非線性過程嚴重引起的參數(shù)難以確定等問題,利用改進的核主成分分析算法(kernel principal component analysis,KPCA)篩選出相關性一般的因子,結合寬度學習(broad learning,BL)建立泥石流概率預測模型,再通過引入正弦因子的粒子群算... （共10頁）