针对困扰支持向量机（SVM）模型参数选择问题，结合遗传算法（GA），建立了深锥浓密机底流放砂浓度的 GA-SVM 预测模型，研究了不同结构参数状态下底流浓度的变化规律，进行了深锥浓密机的外部结构参数优化选择。以司家营铁矿为例，在最优底流放砂浓度为72％的条件下，经外部结构参数优化后的深锥浓密机锥高10 m、锥角为30°，系统稳定可靠、底流连续均匀，动力荷载较同类矿山降低约15％，压耙停机故障降低80％。
深锥浓密机 底流浓度 外部结构参数 支持向量机 遗传算法