關鍵詞：泥石流危險度 主成分分析法 遺傳算法 支持向量機 

摘要：為準確預測泥石流危險度,提出了基于主成分分析法（PCA）和遺傳算法（GA）優化的支持向量機（SVM）模型.首先利用主成分分析法對7個泥石流危險度影響因子進行數據降維,將提取出的主成分作為支持向量機模型的輸入向量,以泥石流危險度作為輸出向量,并運用遺傳算法尋優獲得最佳支持向量機模型參數,最終建立了基于PCA-GA-SVM的泥石流危險度預測模型,并對9條泥石流溝的危險度進行預測,結果表明：PCA-GA-SVM模型的預測準確率達88.9%,滿足工程要求.

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