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时间:2020-04-22
《基于改进粒子群算法的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、第27卷第2期湖南理].学院学报(自然科学版)V01.27No.22014q:6月JournalofHunanInstituteofScienceandTechnology(NaturalSciences)Jun.20l4基于改进粒子群算法的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用胡卫东一,曹文贵(1.湖南大学岩土T程研究所,长沙410082;2.湖南理工学院土木建筑工程学院,湖南岳阳414006)摘要:边坡稳定性分析与评价是边坡工程的核心内容,具有高度非线性和不确定性特征.首先,选取了多个边坡工程实例构
2、成学习样本集,以土体重度、内摩擦角、粘聚力、坡角、坡高、孔隙比六个主要影响因素作为土坡稳定性的评价判别指标;然后,采用改进的粒子群算法优化BP神经网络模型,将网络权值和阈值粒子化,通过引入粒子群进化度和粒子群聚合度实现惯性权重的动态变化,利用粒子群算法的全局搜索性实现网络权值和阈值的更新,从而增强算法对非线性问题的处理能力,加快了收敛速度;最后,通过与其它边坡稳定性评价算法进行比较分析,表明了本文研究算法的可行性与合理性.关键词:边坡稳定性;改进粒子群算法;BP神经网络:优化:惯性权重中图分类号:TU
3、413.62文献标识码:A文章编号:1672.5298(2014)02.0071—06ApplicationofBPNeuralNetworkintheSlopeStabilityEvaluationBasedonImprovedParticleSwarmOptimizationAlgorithmHUWei—dong一.CAOWen—gui(1.InstituteofGeotechnicalEngineering,HunanUniversity,Changsha410082,China;2.Colle
4、geofCivilEngineeringandArchitecture,HunanInstituteofScienceandTechnology,Yueyang414006.China1Abstract:Slopestabilityanalysisandevaluationisthecorecontentofslopeengineering,ithasthecharacteristicsofhighlynon—linearityanduncertainty.Firstly,themultipleslo
5、peengineeringinstanceswasselectedtoconstitutealearningsampleset,thesoilsevere,internalfrictionangle,cohesiveforce,slopeangle,slopeheight,voidratio,sixmaininfluencingfactorswereslopestabilityevaluationjndex.Then.theimprovedparticleswarnlalgorithmwasusedt
6、ooptimizetheBPneuralnetworkmode1.thenetworkweightsandthresholdvalueswereparticles.theinertiaweightwasimplementedtodynamicchangewiththeintroductionoftheparticleswarHlevolutiondegreeandclusterdegree.Thenetworkweightsandthresholdvalueswereupdatedbyuseofpar
7、ticleswarrflalgorithmglobalsearchingcapability,thustoenhancethealgorithmprocessingcapacityfornonlinearproblem,andspeeduptheconvergencerate.Finally,bycomparingwithotherslopestabilityevaluationalgorithmanalysis,thefeasibilityandrationalityoftheresearchapp
8、roachinthepaperispresented.Keywords:slopestability;improvedparticleswarnqalgorithm;BPneuralnetwork:optimization;inertiaweigh引言边坡稳定性分析与评价是边坡工程的核心内容,由于边坡破坏机理的研究不够完善,影响边坡工程稳定性的因素存在随机性、模糊性和可变性及岩土参数选择的主观性,都对边坡稳定性评价与预测造成很大程度的不确定性和实际困难,
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