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基于GA-BP算法的岩质边坡稳定性和加固效应预测模型及其应用研究 被引量：11
1
作者 戴妙林 屈佳乐 +2 位作者 刘晓青 李强伟 马永志 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2018年第5期165-171,共7页
针对岩质边坡稳定性预测及加固效应具有的非线性和非明确性等特征,为了准确的预测稳定安全系数和加固效应,采用在实际工程中较为常见的二折线滑动面边坡概化模型,以边坡潜在滑块高度、上下滑动面倾角、坡面倾角、滑块面积,以及上下滑动... 针对岩质边坡稳定性预测及加固效应具有的非线性和非明确性等特征,为了准确的预测稳定安全系数和加固效应,采用在实际工程中较为常见的二折线滑动面边坡概化模型,以边坡潜在滑块高度、上下滑动面倾角、坡面倾角、滑块面积,以及上下滑动面的黏聚力和摩擦系数作为影响因素,进行基于强度折减法的数值计算获得安全系数,得到足够数量的样本。然后利用遗传算法GA优化BP神经网络的权值和阈值,建立边坡稳定性的安全系数GA-BP预测模型,将其预测结果与标准BP神经网络进行对比分析。在此基础上,建立混凝土置换加固和锚索加固的方案优化方法。最后,将该方法应用于白鹤滩水电站泄洪洞出口边坡典型剖面在天然和开挖状态下的安全系数预测,并分别对混凝土置换加固和锚索加固进行了方案优化。结果表明:GA-BP神经网络模型精度更高,收敛速度更快,比使用标准BP网络模型的效果更优。研究成果对边坡稳定性评价和加固方案优化具有参考意义。 展开更多
关键词 岩质边坡 GA-BP算法 安全系数预测 加固方案优化
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基于MABC-SVR的边坡安全系数预测模型 被引量：7
2
作者 王芬 刘阳 +1 位作者 郝建斌 魏兴梅 《安全与环境工程》 CAS 北大核心 2019年第2期178-183,189,共7页
为避免原始人工蜂群算法(原始ABC算法)搜索时陷入局部最优解,提出一种改进的人工蜂群算法(MABC算法),该方法先将原始蜜源的适应度进行排序,找出适应度最高的蜜源,再在其周围搜索更优解,并采用MABC算法对支持向量回归(SVR)模型参数进行优... 为避免原始人工蜂群算法(原始ABC算法)搜索时陷入局部最优解,提出一种改进的人工蜂群算法(MABC算法),该方法先将原始蜜源的适应度进行排序,找出适应度最高的蜜源,再在其周围搜索更优解,并采用MABC算法对支持向量回归(SVR)模型参数进行优化,实现对边坡安全系数的回归分析与预测。通过对两种算法进行函数测试,结果表明:MABC算法较原始ABC算法收敛速度快、全局性好。选取实例边坡数据构造训练集和测试集,采用MABC-SVR方法基于建立的边坡安全系数预测模型进行预测,结果表明:均方根误差为0.004 6,最大相对误差为7.62%,回归系数为0.967 2。可见,建立的边坡安全系数预测模型准确度较高,可推广使用。 展开更多
关键词 改进的人工蜂群算法 支持向量回归 边坡稳定性 安全系数预测
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摩擦轮提升机主绳长度确定及安全系数预测
3
作者 熊乃松 孟海波 秦强 《煤矿设计》 北大核心 2000年第6期15-17,共3页
介绍摩擦轮提升机主绳长度各参数确定的经验公式及安全系数预测经验公式
关键词 摩擦轮 提升机 主绳 长度 寿命 安全系数预测
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边坡安全系数的RBF神经网络预测 被引量：1
4
作者 余世元 陈志坚 俞俊平 《低温建筑技术》 2014年第8期142-144,共3页
RBF神经网络方法以其训练速率快,避免局部极小,拟合精确度好,预测准确度较高等优点,在边坡稳定性预测中得到了广泛应用。根据RBF神经网络的基本结构与理论,引入高斯函数作为隐含层的核函数,将114组低维的边坡实例数据归一化,并转换到高... RBF神经网络方法以其训练速率快,避免局部极小,拟合精确度好,预测准确度较高等优点,在边坡稳定性预测中得到了广泛应用。根据RBF神经网络的基本结构与理论,引入高斯函数作为隐含层的核函数,将114组低维的边坡实例数据归一化,并转换到高维空间,应用最近邻聚类法逐个添加神经元以达到允许误差精度,最终用训练过的RBF神经网络预测另外8个边坡实例的安全系数,均得到了较为满意的结果,体现出了RBF神经网络在边坡安全系数预测中的应用价值。 展开更多
关键词 RBF神经网络 高斯函数 最近邻聚类法 边坡安全系数预测
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