本文關鍵詞：基于改進粒子群優(yōu)化算法的邊坡穩(wěn)定性分析

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【摘要】：滑坡是一種不僅給人類帶來威脅,而且還對環(huán)境、資源等具有破壞性的重要地質災種。因此,如何經濟、安全可靠地設計合理的邊坡工程或分析評價邊坡的穩(wěn)定性,其重大意義越發(fā)顯得突出。BP神經網絡有非線性好、自學習能力、泛化能力強等優(yōu)點,因此其能夠很好描述邊坡穩(wěn)定性與其影響因素之間復雜性的非線性關系,但是神經網絡具有容易陷入局部最優(yōu),收斂速度慢等缺陷,為改善BP網絡的性能,將神經網絡與粒子群算法相結合,粒子群算法有全局優(yōu)化能力強,尋優(yōu)速度快等特性,由于其收斂過快,在后期粒子會失去多樣性,針對粒子群這樣的缺點,提出了雙階段相互交流的粒子群算法,該算法將粒子群算法的尋優(yōu)過程分成兩個階段,第一個階段是標準粒子群算法階段,是為了保證粒子群的收斂,第二階段是粒子之間相互交流的階段,這個階段增加粒子的多樣性,增強跳出局部最優(yōu)的能力。采用改進后的粒子群算法去優(yōu)化BP神經網絡,使BP網絡的優(yōu)勢得到充分發(fā)揮,并利用改進粒子群優(yōu)化的BP神經網絡建立了邊坡穩(wěn)定性的智能評估模型。論文介紹了邊坡穩(wěn)定性研究背景以及其評價方法的國內外發(fā)展現狀,并對滑坡的形成條件和作用因素進行了簡介;介紹了BP神經網絡組成、網絡的結構、網絡的學習過程、以及其缺陷,為彌補其缺陷,引入粒子群算法對其進行優(yōu)化,介紹了粒子群算法的思想、基本原理、尋優(yōu)流程以及該法的缺陷,采用了雙階段相互交流的模式對粒子群算法改進,改善該算法的性能,利用改進后的粒子群算法對BP網絡進行優(yōu)化,使BP網絡更好的發(fā)揮其優(yōu)勢;介紹了夏比公路K85段邊坡的主要影響因素并使用改進粒子群算法優(yōu)化的神經網絡模型和BP神經網絡模型對其穩(wěn)定性進行預測,結果證明改進粒子群優(yōu)化的BP神經網絡模型比BP神經網絡模型有更好的適用性,是邊坡評價的一種新方法。
【關鍵詞】：邊坡穩(wěn)定性 神經網絡 粒子群算法
【學位授予單位】：遼寧科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TU43
【目錄】：

• 中文摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 1.緒論9-15
• 1.1 研究的背景9-10
• 1.2 邊坡穩(wěn)定性評價方法的國內外研究現狀10-13
• 1.2.1 邊坡穩(wěn)定性評價方法發(fā)展歷程10
• 1.2.2 定性分析方法10-11
• 1.2.3 定量分析方法11-12
• 1.2.4 物理模型方法12
• 1.2.5 智能分析法12-13
• 1.3 論文結構及技術路線13-15
• 2.滑坡的形成條件及其作用因素15-20
• 2.1 滑坡的形成條件15-17
• 2.1.1 地形條件15
• 2.1.2 地質條件15-17
• 2.2 滑坡的作用因素17-20
• 2.2.1 自然因素17-18
• 2.2.2 人為因素18-20
• 3.神經網絡和粒子群算法原理20-44
• 3.1 神經網絡原理20-28
• 3.1.1 人工神經網絡20
• 3.1.2 人工神經元模型20-22
• 3.1.3 神經網絡模型22
• 3.1.4 神經網絡學習規(guī)則22-23
• 3.1.5 BP算法23-24
• 3.1.6 BP神經網絡的學習過程24-25
• 3.1.7 BP網絡學習算法25-27
• 3.1.8 BP神經網絡的性能分析27-28
• 3.2 粒子群算法原理28-42
• 3.2.1 群智能算法簡介28-29
• 3.2.2 粒子算法29
• 3.2.3 粒子群算法的基本原理29-30
• 3.2.4 標準粒子群算法30-31
• 3.2.5 標準粒子群算法流程31-32
• 3.2.6 改進粒子群算法32-37
• 3.2.7 仿真實驗37-41
• 3.2.8 結果分析：41-42
• 3.3 改進粒子群算法優(yōu)化BP神經網絡42-44
• 4.邊坡穩(wěn)定性的評價44-57
• 4.1 案例分析44
• 4.2 邊坡評價的思路44-45
• 4.3 模型的確定45-47
• 4.3.1 粒子群優(yōu)化神經網絡模型輸入的確定45
• 4.3.2 神經網絡模型層數的確定45-46
• 4.3.3 神經網絡模型隱含節(jié)點的確定46
• 4.3.4 神經網絡激活函數的確定46
• 4.3.5 神經網絡輸出變量的確定46
• 4.3.6 神經網絡輸出變量的確定46-47
• 4.4 邊坡穩(wěn)定性數據的收集與歸一化處理47-52
• 4.4.1 改進粒子群BP網絡樣本的選擇47-49
• 4.4.2 原始數據歸一化的源代碼如下49-52
• 4.5 邊坡穩(wěn)定性預測52-56
• 4.6 結果分析56-57
• 5.結論及展望57-59
• 5.1 結論57-58
• 5.2 展望58-59
• 參考文獻59-62
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文情況62-63
• 致謝63-64
• 作者簡介64-65

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