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《辽宁科技大学》 2016年
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基于改进粒子群优化算法的边坡稳定性分析

董建华  
【摘要】:滑坡是一种不仅给人类带来威胁,而且还对环境、资源等具有破坏性的重要地质灾种。因此,如何经济、安全可靠地设计合理的边坡工程或分析评价边坡的稳定性,其重大意义越发显得突出。BP神经网络有非线性好、自学习能力、泛化能力强等优点,因此其能够很好描述边坡稳定性与其影响因素之间复杂性的非线性关系,但是神经网络具有容易陷入局部最优,收敛速度慢等缺陷,为改善BP网络的性能,将神经网络与粒子群算法相结合,粒子群算法有全局优化能力强,寻优速度快等特性,由于其收敛过快,在后期粒子会失去多样性,针对粒子群这样的缺点,提出了双阶段相互交流的粒子群算法,该算法将粒子群算法的寻优过程分成两个阶段,第一个阶段是标准粒子群算法阶段,是为了保证粒子群的收敛,第二阶段是粒子之间相互交流的阶段,这个阶段增加粒子的多样性,增强跳出局部最优的能力。采用改进后的粒子群算法去优化BP神经网络,使BP网络的优势得到充分发挥,并利用改进粒子群优化的BP神经网络建立了边坡稳定性的智能评估模型。论文介绍了边坡稳定性研究背景以及其评价方法的国内外发展现状,并对滑坡的形成条件和作用因素进行了简介;介绍了BP神经网络组成、网络的结构、网络的学习过程、以及其缺陷,为弥补其缺陷,引入粒子群算法对其进行优化,介绍了粒子群算法的思想、基本原理、寻优流程以及该法的缺陷,采用了双阶段相互交流的模式对粒子群算法改进,改善该算法的性能,利用改进后的粒子群算法对BP网络进行优化,使BP网络更好的发挥其优势;介绍了夏比公路K85段边坡的主要影响因素并使用改进粒子群算法优化的神经网络模型和BP神经网络模型对其稳定性进行预测,结果证明改进粒子群优化的BP神经网络模型比BP神经网络模型有更好的适用性,是边坡评价的一种新方法。
【学位授予单位】:辽宁科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TU43

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