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

作者：胡卫东; 曹文贵边坡稳定性改进粒子群算法bp神经网络优化惯性权重

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。

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