【摘 要】
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为了对边坡的稳定性进行分析,以黏聚力、内摩擦角、边坡倾角、坡体容重、边坡高度、孔隙压力比6个主要影响因素作为边坡稳定性的判别指标,利用粒子群算法优化BP神经网络的权
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为了对边坡的稳定性进行分析,以黏聚力、内摩擦角、边坡倾角、坡体容重、边坡高度、孔隙压力比6个主要影响因素作为边坡稳定性的判别指标,利用粒子群算法优化BP神经网络的权值和阀值,建立边坡稳定性的PSO-BP模型,并对5个边坡的稳定性进行分析,预测平均误差为1.98％,预测效果较好.结果表明,PSO-BP神经网络模型较传统的BP神经网络模型精度更高,收敛速度更快.
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