粗糙集属性约简在尾矿坝浸润线预测模型中的应用

在建立尾矿坝浸润线支持向量回归机（SVR）模型的过程中，预测精度低、计算时间长等问题较难解决，并且严重制约SVR模型的推广应用。为了解决以上问题，尝试引入粗糙集（RS）算法对训练样本的输入属性进行约简，同SVR算法共同建立浸润线预测模型。实例证明，RS-SVR模型有效降低了SVR模型在迭代时的计算难度，并使浸润线的预测精度得到了提高。由此可得，RS-SVR结合无论在理论上还是在实例应用中都具有可行性。