AHP与GA-SVM耦合模型在滑坡预警中的应用*

为了减少滑坡造成的损失，提高滑坡预测的准确性，通过搭建灾害模拟平台获得滑坡的实验数据，在获得多组模拟实验数据后，分析各变量的特性。首先，通过层次分析(Analytic Hierarchy Process，AHP)算法，对滑坡进行危险度划分；然后，通过支持向量机(Support Vector Machine，SVM)建立模型，遗传算法(Genetic Algorithm,GA)再优化SVM参数，提出1种层次分析法与GA-SVM相耦合的模型。研究结果表明:AHP方法划分后的数据，通过GA与SVM结合建立的模型精度较好，实验预测结果与实际结果较为吻合，与单一SVM相比，精度更高，结果更好，更加适用于多变量的复杂非线性滑坡预警。