《表3 不同算法对第73组样本预测值的精度比较》

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《基于粒子群优化支持向量机的边坡稳定性预测》

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为了能够进一步说明PSO-SVM模型预测安全系数的精度更优和第73组样本预测结果可能存在的问题，分别将预测结果与改进的BP（back propagation）神经网络算法、GA（genetic algorithms）-BP神经网络算法[12]和改进支持向量机（v-SVR，support vector regression）算法[13]作对比，结果见图4和表3。