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1、PSO_PP模型在岩石高边坡稳定性评价中的应用第29卷第1期文章编号:1000??7709(2011)01??0079??04水??电??能??源??科??学Vol.29No.1PSO??PP模型在岩石高边坡稳定性评价中的应用司俊燕1,2,郭海庆1,2,徐??飞,聂卫平31,2(1.河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室,江苏南京210098;2.河海大学岩土工程科学研究所,江苏南京210098;3.海南省公路勘察设计院,海南海口570206)摘要:针对岩石高边坡稳定性评价是一个复杂的不确定问题,采用粒子
2、群优化算法、投影寻踪法和逻辑斯谛曲线函数建立了岩石高边坡稳定性评价的粒子群优化投影寻踪模型(PSO??PP),并将其应用于锦屏一级水电站左岸拱肩槽边坡稳定性评价中。关键词:边坡稳定性评价;粒子群;投影寻踪;逻辑斯谛曲线;锦屏左岸拱间槽边坡中图分类号:TV223.3+.1;TU457文献标志码:A????地质环境的复杂性和影响边坡稳定性因素的不确定性,使边———————————————————————————————————————————————坡稳定性问题表现为多因素、多层次和多阶段的复杂动态非线性系统,因
3、此边坡稳定性评价是一项复杂的综合评价过程[1]。目前,关于边坡稳定性的综合评价方法有模糊综合评价法、物元可拓评价法、神经网络方法等。这些方法均是根据影响边坡整体稳定性的因素选定综合评价指标,建立结构体系,采用定性因素与定量因素的有机结合来综合评价边坡稳定性。但这些方法也存在权重确定不合理、精度低、速度慢等缺陷。鉴此,本文结合粒子群优化算法、投影寻踪算法和逻辑斯谛曲线建立了岩石高边坡稳定性评价模型,并以锦屏一级水电站左岸拱肩槽边坡为例进行了稳定性评价。[2][3][4]确定下一个位置:vkj(t+1)=w(t)
4、vkj(t)+c1r1(pakj(t)-xkj(t))+c2r2(pagj(t)-xkj(t))xkj(t+1)=xkj(t)+vkj(t+1)(1)(2)式中,k为粒子个数;j为粒子维数;t为迭代次数;r1、r2为(0,1)区间服从均匀分布的随机数;w为惯性权重,一般在[0,1]之间取值,用于调节算法的全局与局部搜索能力间的平衡;c1、c2为学习因子,常取c1=c2=2。1.2??投影寻踪方法投影寻踪法(PP)是研究非线性和处理高维数据的一类新型统计方————————————————————————————
5、———————————————————法。其基本思想是将研究变量乘以一个列向量矩阵,进行相应的线性变换,从而将高维数据投影到低维子空间上。对投影到的构形,通过投影指标函数衡量投影暴露某种结构的可能性大小,寻找出使投影指标函数达到最优(既能反映高维数据结构或特征)的投影值,再根据该投影值来分析高维数据的结构特征或根据该投影值与研究系统的输出值间的散点图构造数学模型预测系统的输出。但当研究对象过于复杂时,找到最优投影方向难度较大,为增强该方法的实际应用能力,避免复杂计算和编程,本文应用粒子群优化算法来实现投影指标
6、函数的优化。1.3??粒子群优化投影寻踪模型为避免传统的PP方法计算量大,结合粒子[7,8]1??粒子群优化投影寻踪模型(PSO??PP)1.1??粒子群优化算法粒子群算法[5,6](PSO)是遗传算法后的又一种群智能算法,简单易操作,具有良好的全局搜索能力。在PSO中,每个粒子代表解空间中的一个解,用一个优化问题决定的适应度值评判其好坏。每个粒子在飞行过程中经历的最优位置为个体最优解(pakj),粒子群体经历的最优位置为全局最优解(pagj),每个粒子根据个体最优解和全局最优解在当前位置的基础上调整飞行的速
7、度和方向,以收稿日期:2010??09??01,修回日期:2010??10??05基金项目:国家自然科学基金资助项目(50539110);———————————————————————————————————————————————中央高校基本科研业务费基金资助项目(2010B03914)作者简介:司俊燕(1985??),女,硕士研究生,研究方向为岩土工程监控及评价,E??mail:huobing44@163.com(80(水??电??能??源??科??学???????????????????????????
8、???????2011年群优化算法和逻辑斯谛曲线函数建立了PSO??PP模型,建模过程如下。(1)构造投影数据。根据岩石高边坡稳定性分级标准随机产生边坡稳定性指标及经验等级为x*ij和yi(i=1,2,??,n;j=1,2,??,p),n、p分别为样本数目和指标个数,设岩石高边坡稳定性级别越低,边坡越稳定,最低级别为(稳定),最高级别为!(极不稳定)。将xij归一化为:xij=(xj,max-xij
