| 摘 要： | 滑坡位移高精度预测对于滑坡预测预警具有重要的参考价值。顾及智能优化与机器学习组合模型在滑坡时序位移预测中的优势,构建了一种融合多层感知机和优化支持向量回归的滑坡位移组合预测模型。首先采用多层感知机（multilayer perceptron, MLP）对滑坡位移进行初步预测,然后构建基于差分进化（differential evolution,DE）算法改进的人工鱼群算法（artificial fish swarm algorithm, AFSA）与支持向量回归（support vector regression, SVR）组合预测模型（optimal combination SVR, OPSVR）以修正MLP预测结果。通过两起典型滑坡体北斗实测算例发现,由于DE有效克服了AFSA运行后期人工鱼个体大多处于随机运动状态而无法搜索到全局最优解的问题,提高了其寻优性能,进一步与SVR结合可更合理确定出SVR的超参数,从而提高了其预测精度;相较于单一MLP和SVR预测模型,以及常规智能优化算法（遗传算法、粒子群算法）、改进人工鱼群算法与SVR的组合预测模型,MLP-OPSVR组合预测模型具有更...
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