[发明专利]一种基于粒子群优化算法的边坡滑动位移序列预测方法

权利要求书

1.一种基于粒子群优化算法的边坡滑动位移序列预测方法，具有如下步骤：

—对边坡进行有限元分析，得到边坡的有限元模型；使用计算机为所述的有限元模型施加多种外界条件，得到模拟结果；

—重复上述步骤，建立边坡模拟数据库；

—对待检测的边坡进行有限元分析，根据有限元的数量，建立当前边坡的滑动位移序列的预测函数；

—调用数据库中的模拟数据库中相关的数据，使用人工神经网络训练所述的预测函数，得到成熟的目标函数；

—将所述待检测的边坡的有限元的参数带入所述成熟的目标函数，得到当前滑动位移序列的预测结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法的边坡滑动位移序列预测方法，其特征还在于：对于当前滑动位移序列的预测结果，采用质心算法进行结果修正。

3.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法的边坡滑动位移序列预测方法，其特征还在于：所述的数据库中边坡数据至少包含：边坡种类、边坡尺寸和边坡结构。

4.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法的边坡滑动位移序列预测方法，其特征还在于：对于待测的边坡的有限元特征点，使用插值的方法，近似到数据库中有限元。

5.根据权利要求3所述的一种基于粒子群优化算法的边坡滑动位移序列预测方法，其特征还在于：根据分析得出待检测边坡的有限元，在数据库中调取与之类似的边坡数据，形成相似数据集，使用相似数据集对所述的目标函数进行训练。