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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

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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