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| 基于PSO优化K-Means算法的边坡安全等级评价研究 | |
| 引用本文： | 仲静文,郝利朋,周健.基于PSO优化K-Means算法的边坡安全等级评价研究[J].水利规划与设计,2020(3). |
| 作者姓名： | 仲静文 郝利朋 周健 |
| 作者单位： | 南京市水利规划设计院股份有限公司,江苏南京210001;南京市水利规划设计院股份有限公司,江苏南京210001;南京市水利规划设计院股份有限公司,江苏南京210001 |
| 摘 要： | 由于较多因素影响边坡的稳定,且各因素之间关系复杂相互影响,为了更加准确地评价边坡情况,采用了粒子群优化K-Means聚类算法,有效地摆脱了常规K-Means算法因局部最优而陷入极值的缺点,增加了粒子群群体的多样性,提高了评价结果的全局最优性。对三峡库区的36个边坡工程分析,结果表明该优化算法优于常规K-Means聚类算法。 |
| 关 键 词： | 粒子群算法 K-Means聚类 边坡稳定 安全评价 |
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