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为了解决支持向量机（SVM）参数优化方法在大坝变形预测中易陷入局部最优解的问题,利用人工蜂群（ABC）算法的强全局优化能力、强鲁棒性特点,将人工蜂群（ABC）算法运用到SVM参数优化中.将惩罚因子C和核函数σ作为ABC算法中的蜜源位置进行寻优,并运用到大坝的变形监测中.结果表明,基于人工蜂群算法的大坝变形支持向量机预测模型能够克服局部最优解,提升模型的拟合与预测精度.