文献类型：期刊文章

作　　者：胡军[1] 董建华[1] 王凯凯[1] 黄贵臣[2]

机构地区：[1]辽宁科技大学土木工程学院,辽宁鞍山114051 [2]鞍钢集团大孤山球团厂,辽宁鞍山114046

出　　处：《岩土力学》

基　　金：国家自然科学基金(No.51274053)~~

年　　份：2016

卷　　号：37

期　　号：S1

起止页码：577-582 590

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20162802583301)、ESCI(收录号：WOS:000407791000075)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了分析边坡的稳定性,利用协调粒子群算法和BP网络建立了边坡稳定性CPSO-BP预测模型。BP网络能够很好地描述边坡稳定性与其影响因素之间复杂的非线性关系,将内摩擦角、边坡角、岩石重度、边坡高度、黏聚力、孔隙压力比6个主要影响因素作为网络的输入,将边坡稳定性系数作为网络的输出。为避免BP网络陷入局部最优,利用协调粒子群算法的全局优化能力确定BP网络的连接权值和阀值,使BP网络的优势得到分发挥,达到提高模型预测精度目的。实例表明CPSO-BP模型有更好地预测精度以及将其应用于边坡稳定性预测是可行的。

关 键 词：粒子群算法 协调  BP神经网络 边坡 稳定性评价  

分 类 号：TU43]