一种基于RF-GA-SVM模型的铁路危岩稳定性智能预测方法

本发明公开了一种基于RF‑GA‑SVM模型的铁路危岩稳定性智能预测方法，包括以下步骤：确定铁路边坡危岩稳定性评价特征，并建立铁路边坡危岩稳定性评价体系；采集铁路边坡危岩、地质、天气等相关数据，建立初始数据集并进行数据预处理；利用随机森林算法的变量重要性评分来消除冗余评价特征；采用遗传算法对SVM模型超参数进行全局优化；基于超参数优化后的SVM模型，构建铁路边坡危岩稳定性预测模型RF‑GA‑SVM；训练、测试、评估RF‑GA‑SVM模型，得到最终铁路边坡危岩稳定性预测模型。本发明融合了RF、GA和SVM三种算法，不仅提升了铁路边坡危岩稳定性预测的精度与效率，还显著提高了预测模型的鲁棒性与可应用性，为铁路安全管理和地质灾害防控提供了强有力的技术支持。