基于PSO-SVM的砂土地震液化预测模型

为提高砂土地震液化预测的准确性和可靠性,根据其特点,选取地震烈度、地下水位、标准贯入击数、平均粒径、不均匀系数、上覆有效压力、动剪应力比等7个因子作为判别依据,采用粒子群算法(PSO)对支持向量机(SVM)的参数寻优,建立预测砂土地震液化的PSO-SVM模型;选用50个样本训练模型,并用该模型预测14个测试样本,并回判所有样本。结果表明:模型预测准确率为100%,该模型在解决砂土地震液化预测问题中,分类效果较好、效率较高。