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基于改进蝙蝠算法优化广义回归神经网络的岩质边坡稳定性预测
被引量：
10
1
作者
杨雅萍
张文莲
孙晓云
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第20期8719-8726,共8页
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...
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,引入交叉变异算子改进蝙蝠种群的多样性,使其保持持续优化能力。将改进BA-GRNN网络、BA-GRNN和GRNN 3种网络得到预测结果进行对比,发现改进后的BA-GRNN预测网络对于边坡状态和安全系数预测精度更高,在边坡稳定性的预测方面有更好的适用性。
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关键词
交叉变异算子
蝙蝠算法(BA)
广义回归神经网络(GRNN)
边坡稳定性
广义Hoek-Brown准则
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职称材料
题名
基于改进蝙蝠算法优化广义回归神经网络的岩质边坡稳定性预测
被引量：
10
1
作者
杨雅萍
张文莲
孙晓云
机构
石家庄铁道大学电气与电子工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第20期8719-8726,共8页
基金
国家自然科学基金(51674169)
河北省自然科学基金(F2019210243)。
文摘
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,引入交叉变异算子改进蝙蝠种群的多样性,使其保持持续优化能力。将改进BA-GRNN网络、BA-GRNN和GRNN 3种网络得到预测结果进行对比,发现改进后的BA-GRNN预测网络对于边坡状态和安全系数预测精度更高,在边坡稳定性的预测方面有更好的适用性。
关键词
交叉变异算子
蝙蝠算法(BA)
广义回归神经网络(GRNN)
边坡稳定性
广义Hoek-Brown准则
Keywords
crossover
mutation
operator
bat
algorithm(BA)
generalized
regression
neural
network(GRNN)
stability
prediction
of
rock
slope
generalized
Hoek-Brown
criterion
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进蝙蝠算法优化广义回归神经网络的岩质边坡稳定性预测
杨雅萍
张文莲
孙晓云
《科学技术与工程》
北大核心
2021
10
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职称材料
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参考文献
引证文献
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