基于变量筛选的岩质高边坡锚杆轴力预测

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锚杆轴力的演变和发展规律对评价边坡稳定性极为重要. 将平均影响值MIV与传统BP模型相结合,对锚杆轴力的影响因素进行筛选. 同时引入粒子群算法与遗传算法对BP模型进行优化,在筛选时间、温度和开挖等变量的基础上,建立多个锚杆轴力预测模型. 研究表明,MIV变量筛选能够提高预测模型的精度和减小误差. 基于MIV变量筛选的PSO-BP模型在预测精度、模型稳定性上表现最好,在边坡锚杆轴力预测中具有一定的工程应用价值.
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