【摘 要】
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边坡稳定性研究对于水利工程的勘探、设计、建设和管理工作至关重要,针对现有研究方法存在的适用性不强和误差较大等问题,基于粒子群优化算法对径向基函数神经网络进行改进,
【机 构】
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西安交通工程学院电气工程学院,广东省特种设备检测研究院珠海检测院,陕西森茂建筑安装工程有限公司
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边坡稳定性研究对于水利工程的勘探、设计、建设和管理工作至关重要,针对现有研究方法存在的适用性不强和误差较大等问题,基于粒子群优化算法对径向基函数神经网络进行改进,提出了一种水利工程边坡稳定性预测模型。该模型以孔隙水压比、土体容重、内摩擦角、粘聚力、坡高和坡角等参数为输入变量,以边坡稳定系数为输出变量。以实际工程为例对模型性能进行分析,结果表明,相比单一的RBF模型,优化后的模型在水利工程边坡稳定性分析中的预测精度更高、误差更小,获得了更好的分析效果,为水利工程边坡稳定性研究提供了一种有效的新的途径。
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