摘要： 鉴于支持向量机(SVM)预测导水裂隙带高度时，存在参数选取困难、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，提出一种基于全局搜索策略的鲸鱼算法(GS-WOA)优化SVM的导水裂隙带高度预测模型。首先，通过加入自适应权重、使用变螺旋位置更新策略、引入最优邻域扰动策略提升WOA算法的收敛速度、全局搜索能力和跳出局部最优能力；其次，采用改进后的WOA算法对SVM的参数进行寻优；最后，利用优化后的SVM对导水裂隙带高度进行预测，并与未改进的鲸鱼算法优化的SVM、遗传算法优化的SVM模型进行对比。结果表明，在多种评价指标下，改进的WOA-SVM模型具有较高的预测精度。
