【摘 要】
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在对边坡进行稳定性评价时,传统的数值分析法计算量大,对经验的依赖性强,无法很好地反映边坡动态开放和非线性的特征。针对岩质边坡的上述特点,采用广义Hoek-Brown非线性破坏准则力学参数作为边坡稳定性的影响因素。利用改进后的蝙蝠算法(bat algorithm,BA)搜寻最优解来更新广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的光滑因子,建立改进的BA-GRNN边坡稳定性预测网络。针对蝙蝠算法种群个体缺乏变异机制,在迭代过程中寻优能力下降的问题,
【基金项目】
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国家自然科学基金(51674169),河北省自然科学基金(F2019210243)。
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在对边坡进行稳定性评价时,传统的数值分析法计算量大,对经验的依赖性强,无法很好地反映边坡动态开放和非线性的特征。针对岩质边坡的上述特点,采用广义Hoek-Brown非线性破坏准则力学参数作为边坡稳定性的影响因素。利用改进后的蝙蝠算法(bat algorithm,BA)搜寻最优解来更新广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的光滑因子,建立改进的BA-GRNN边坡稳定性预测网络。针对蝙蝠算法种群个体缺乏变异机制,在迭代过程中寻优能力下降的问题,
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