关键词：泥石流危险度 主成分分析法 遗传算法 支持向量机 

摘要：为准确预测泥石流危险度,提出了基于主成分分析法（PCA）和遗传算法（GA）优化的支持向量机（SVM）模型.首先利用主成分分析法对7个泥石流危险度影响因子进行数据降维,将提取出的主成分作为支持向量机模型的输入向量,以泥石流危险度作为输出向量,并运用遗传算法寻优获得最佳支持向量机模型参数,最终建立了基于PCA-GA-SVM的泥石流危险度预测模型,并对9条泥石流沟的危险度进行预测,结果表明：PCA-GA-SVM模型的预测准确率达88.9%,满足工程要求.

石家庄经济学院学报杂志要求:

{1}引用报纸的文章，应依次标明作者、文章标题、报纸名称、出版时间、第几版等。

{2}文稿应具科学性、实用性，论点明确，资料可靠，数据准确，层次清楚，文字精练，用字规范，文稿附图量不限，提倡多附图。

{3}各层次标题序数以数字连续编码。格式为：“一、”“（一）”“1.”，其下为“(1)(2)”，再下为“①②”，之下不宜再分。

{4}文中参考文献序号用带方括号的阿拉伯数字表示，如[1]。一种文献在同一文中被反复引用者，用同一序号标示。

{5}研究论文需有200～300字的内容摘要。摘要两字用黑体五号字，摘要内容用楷体五号字。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社