基于自然选择策略的PSO-BP神经网络的滑坡可靠性评价方法

论文摘要

将BP神经网络良好的非线性函数拟合能力,以及粒子群算法（PSO）良好的非线性优化性能相结合,提出一种基于自然选择策略的PSO-BP神经网络的滑坡可靠性评价新方法。新方法的整体布局是以BP神经网络作为滑坡可靠性分析的响应面函数,在内部实现细节上,针对传统BP神经网络权值和阈值更新过程中容易陷入局部最优特点,采用自然选择粒子群算法来替代标准BP神经网络内置的最速梯度下降法,以达到进一步优化网络的目的。以贵州省马达岭HP1滑坡为例,验证该方法的优越性,结果证明:（1）该文提出的自然选择PSO-BP算法全局拟合能力更强,构造出的响应面误差更小;（2）降雨对于该边坡可靠性的影响小于地震,敏感性低;（3）天然工况下的HP1处于稳定状态,饱和、天然地震工况下处于低危险状态。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王彪龙,孟凡利,曾超,郭将,刘晓

关键词: 神经网络,自然选择粒子群算法,蒙特卡洛法,可靠性,敏感性

来源: 中外公路 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学

专业: 地质学,工业通用技术及设备,公路与水路运输

单位: 中国地质大学(武汉)教育部长江三峡库区地质灾害研究中心,中交第二公路勘察设计研究院有限公司

基金: 国家自然科学基金资助项目(编号:41572279),中国博士后科学基金特别资助项目(编号:2014T70758),中国博士后科学基金资助项目(编号:2012M521500),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(编号:CUGL170212)

分类号: U416.1;P642.22

DOI: 10.14048/j.issn.1671-2579.2019.03.001

页码: 1-9

总页数: 9

文件大小: 863K

下载量: 185

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标签：神经网络论文;  自然选择粒子群算法论文;  蒙特卡洛法论文;  可靠性论文;  敏感性论文;