基于PSO优化的神经网络在边坡稳定性评价中的应用-岩土技术论文
| 文件类型： |
pdf |
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| 界面语言： |
简体中文 |
| 运行环境： |
NT/2000/XP/2003/Vista |
| 授权方式： |
[db:授权形式] |
| 软件大小： |
304.00KB |
| 软件等级： |
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| 资料类型： |
[db:软件类型] |
| 软件登陆： |
moban |
| 作 者 ： |
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| 软件简介： |
本文首先介绍基于PSO优化的BP神经网络算法；并在此基础上，考虑影响边坡稳定性分析的包括岩石容重、粘聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度、空隙水压力等各种自然因素，以文献中土质边坡工程的数据为例，用基于PSO优化的BP神经网络算法对边坡稳定性进行评价。最后将评价结果与传统BP方法计算结果进行逐一对比，结果证明该方法不仅能满足边坡稳定性评价的精度要求，而且还可以加快训练收敛速度，其泛化性能也比较好，使得边坡稳定性评价更为便捷迅速，从而证明该方法具有一定的推广应用价值。 <br> <br /><br /></p><p class=zhul_xx_zlimg><img alt=基于PSO优化的神经网络在边坡稳定性评价中的应用 title=基于PSO优化的神经网络在边坡稳定性评价中的应用 src=http://bbs.zhulong.com/img/default560/yt.jpg/> |
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