基于粒子群算法与RBF神经网络的露天矿边坡稳定系数预测

• 作者: 韩亮 贺昌斌 柴书罡
• 来源期刊: 露天采矿技术
• 关键词: 粒子群算法 RBF神经网络 露天矿边坡 稳定系数 MATLAB
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 理论与研究|Theory and Research
• 页码范围: 5-8,12
• 页数: 5页
• 分类号: TD824.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.13235/j.cnki.ltcm.2021.02.002

摘要

为准确构建边坡稳定影响因素与稳定状态之间的复杂非线性函数,基于粒子群算法全局搜索能力及RBF神经网络非线性变换和局部逼近能力,提出了一种基于粒子群算法与RBF神经网络的露天矿边坡稳定系数预测方法.实践应用表明:与单纯的RBF神经网络方法相比,基于粒子群算法与RBF神经网络预测露天矿边坡稳定系数精度可靠、性能稳定.