邊坡穩(wěn)定性研究對于水利工程的勘探、設(shè)計、建設(shè)和管理工作至關(guān)重要,針對現(xiàn)有研究方法存在的適用性不強和誤差較大等問題,基于粒子群優(yōu)化算法對徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),提出了一種水利工程邊坡穩(wěn)定性預(yù)測模型。該模型以孔隙水壓比、土體容重、內(nèi)摩擦角、粘聚力、坡高和坡角等參數(shù)為輸入變量,以邊坡穩(wěn)定系數(shù)為輸出變量。以實際工程為例對模型性能進(jìn)行分析,結(jié)果表明,相比單一的RBF模型,優(yōu)化后的模型在水利工程邊坡穩(wěn)定性分析中的預(yù)測精度更高、誤差更小,獲得了更好的分析效果,為水利工程邊坡穩(wěn)定性研究提供了一種有效的新的途徑。 

【文章來源】：微處理機. 2020,41(05)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

模型預(yù)測結(jié)果對比

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]水位上升與荷載耦合作用下土坡穩(wěn)定極限分析方法研究[J]. 黃珮倫,張嘎.  工程地質(zhì)學(xué)報. 2020(02)
[2]“一帶一路”沿線國家水電發(fā)展?fàn)顩r與潛力[J]. 古玉,彭定志,趙珂珂,范楚婷.  水力發(fā)電學(xué)報. 2020(03)
[3]基于S型函數(shù)的自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法[J]. 黃洋,魯海燕,許凱波,胡士娟.  計算機科學(xué). 2019(01)
[4]邊坡失效概率估計的高斯過程動態(tài)響應(yīng)面法[J]. 蘇國韶,趙偉,彭立鋒,燕柳斌.  巖土力學(xué). 2014(12)
[5]基于蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)自動化PID參數(shù)優(yōu)化[J]. 孫瓊瓊,郭靜博.  微處理機. 2014(05)
[6]基于熵權(quán)與灰色關(guān)聯(lián)法的引水方案評價研究[J]. 丁麗宏.  節(jié)水灌溉. 2012(10)
[7]邊坡變形時序分析的進(jìn)化-自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理模型[J]. 劉開云,魏博,劉保國.  北京交通大學(xué)學(xué)報. 2012(01)
[8]基于灰色關(guān)聯(lián)度的邊坡穩(wěn)定影響因素分析[J]. 付建軍,邱山鳴,趙海斌,時凱,邱冰.  長江科學(xué)院院報. 2011(01)



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