| 基于自然选择策略的PSO-BP神经网络的滑坡可靠性评价方法 |
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| 引用本文： | 王彪龙,孟凡利,曾超,郭将,刘晓.基于自然选择策略的PSO-BP神经网络的滑坡可靠性评价方法[J].中外公路,2019,39(3):1-9. |
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| 作者姓名： | 王彪龙 孟凡利 曾超 郭将 刘晓 |
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| 作者单位： | 中国地质大学(武汉)教育部长江三峡库区地质灾害研究中心,湖北武汉,430074;中交第二公路勘察设计研究院有限公司 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;中国博士后科学基金特别资助项目;中国博士后科学基金;中央高校基本科研业务费专项 |
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| 摘 要： | 将BP神经网络良好的非线性函数拟合能力,以及粒子群算法(PSO)良好的非线性优化性能相结合,提出一种基于自然选择策略的PSO-BP神经网络的滑坡可靠性评价新方法。新方法的整体布局是以BP神经网络作为滑坡可靠性分析的响应面函数,在内部实现细节上,针对传统BP神经网络权值和阈值更新过程中容易陷入局部最优特点,采用自然选择粒子群算法来替代标准BP神经网络内置的最速梯度下降法,以达到进一步优化网络的目的。以贵州省马达岭HP1滑坡为例,验证该方法的优越性,结果证明:①该文提出的自然选择PSO-BP算法全局拟合能力更强,构造出的响应面误差更小;②降雨对于该边坡可靠性的影响小于地震,敏感性低;③天然工况下的HP1处于稳定状态,饱和、天然地震工况下处于低危险状态。
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| 关 键 词： | BP神经网络 自然选择粒子群算法 蒙特卡洛法 可靠性 敏感性 |
The Method of Landslide Reliability Evaluation Based on Natural Selection Strategy of PSO-BP Neural Network |
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| Abstract: | Wang Biao-long;Meng Fan-li;Zeng Chao |
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