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

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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，