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: 曹文贵 胡卫东
• 来源期刊: 湖南理工学院学报（自然科学版）
• 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
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 页码范围: 71-76
• 页数: 6页
• 分类号: TU413.6+2
• 语种: 中文

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹文贵	湖南大学岩土工程研究所	173	4598	41.0	62.0
2	胡卫东	湖南大学岩土工程研究所	12	68	6.0	8.0