​✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、程序设计科研仿真。完整代码获取 定制创新 论文复现点击Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍一、引言边坡稳定性预测对于保障各类工程安全至关重要它能有效预防滑坡等灾害避免人员伤亡与财产损失。支持向量机SVM凭借出色的非线性处理能力在边坡稳定性预测中广泛应用。然而SVM 的预测性能依赖于核函数与参数的合理选择传统参数选择方法难以保证最优性。Q 学习作为强化学习的经典算法可通过不断试错学习寻找最优策略用于优化 SVM 参数有望提升边坡稳定性预测精度。二、支持向量机SVM基础⛳️ 运行结果 部分代码function base_dirbasedir%set directory name where code is sitting%default: set to working directory%please change this to the directory you have saved the code inbase_dir[pwd]; 参考文献更多免费数学建模和仿真教程关注领取