BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的改進(jìn)及其在邊坡穩(wěn)定性評(píng)價(jià)中的應(yīng)用.pdf

1、邊坡穩(wěn)定性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)方法是邊坡穩(wěn)定性分析中的一種重要方法，該方法在工程實(shí)際中得到廣泛的應(yīng)用。因此，對網(wǎng)絡(luò)性能的改進(jìn)和優(yōu)化具有現(xiàn)實(shí)的理論意義和實(shí)踐意義。本文在前人成果的基礎(chǔ)上，通過仿真計(jì)算與工程實(shí)際相結(jié)合的方法，對BP網(wǎng)絡(luò)在邊坡穩(wěn)定性中的評(píng)價(jià)進(jìn)行了較為全面的研究，本文主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)基于FLAC軟件對邊坡穩(wěn)定性影響因素的分析，定量研究了坡高、坡角、黏聚力，內(nèi)摩擦角等因素與穩(wěn)定性系數(shù)之間的關(guān)系。并結(jié)合文獻(xiàn)資料定性選探

2、討了地質(zhì)地貌、地質(zhì)構(gòu)造等因素對穩(wěn)定性的影響。選擇出影響比較顯著的因素。引入主成份分析原理，對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，算出各主成分的貢獻(xiàn)率和各主成份向量，并計(jì)算出變換后的樣本數(shù)據(jù)。
　　(2)基于改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法(PSO)算法對BP網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閥值進(jìn)行優(yōu)化，再由BP網(wǎng)絡(luò)對樣本進(jìn)行訓(xùn)練，編寫了四階差分PSO算法優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)程序，并進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明BP網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)模型較BP模型更合理;對BP網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)模型進(jìn)一步優(yōu)化，對比分析了考慮樣