[发明专利]基于改进的PSO-RBF算法的边坡稳定性预测方法有效
| 申请号： | 202010729020.8 | 申请日： | 2020-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN111914481B | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 池小波;刘宇韬;贾新春;刘丽红 | 申请（专利权）人： | 山西大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 太原申立德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14115 | 代理人： | 郭海燕 |
| 地址： | 030006*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 基于改进的PSO‑RBF算法的边坡稳定性预测方法。本发明公开了基于改进的PSO‑RBF算法的边坡稳定性预测模型，属于边坡稳定性预测技术领域。本发明通过对径向基神经网络初始化、采用基于正态衰减惯性权重因子的粒子群优化算法对径向基神经网络参数进行优化、根据优化算法算出的径向基神经网络的最佳参数构建全新的径向基神经网络预测模型、使用改进的径向基神经网络预测模型进行边坡稳定性的预测。本发明在传统的隐含层使用的高斯函数的基础上，加入了径向基函数扩展速度控制因子，该因子可以调节神经网络的参数在迭代过程中的变化趋势，避免迭代过程中的突变，使训练好的模型预测精度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 pso rbf 算法 稳定性 预测 方法 | ||
【主权项】：
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