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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
| 题名： | 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 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 王彪龙；孟凡利；曾超；郭将；刘晓； |
| 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 |
| 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 |
| 期刊名称： | 中外公路 |
| 出版年： | 2019 |
| 期： | 03 |
| 页码： | 1-9 |
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