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针对现有研究方法在预测露天矿边坡稳定性时存在适用性不强和误差大的问题,基于遗传算法对BP神经网络进行改进,提出一种露天矿边坡稳定性预测模型。该模型以坡体容重、黏聚力、内摩擦角、边坡倾角、边坡高度和孔隙压力6个参数为输入变量,以安全系数为输出变量,随后利用该模型对露天矿边坡的实例进行分析,与传统BP神经网络预测模型性能进行比较。研究结果表明:GA-BP模型在进行露天矿边坡稳定性预测时效果好,具有误差小和计算精度高的优点,为准确预测露天矿边坡稳定性提供了一种新的方法。 相似文献
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江龙艳 《有色金属(矿山部分)》2013,65(6)
为了对边坡的稳定性进行分析,以黏聚力、内摩擦角、边坡倾角、坡体的容重、边坡高度、孔隙压力比6个主要影响因素作为边坡稳定性的判别指标,利用粒子群算法优化BP神经网络的权值和阀值,建立边坡稳定性的PSO-BP模型,并对5个边坡的稳定性进行分析,预测的平均误差达到1.98%,预测效果较好。结果表明,PSO-BP神经网络模型较传统的BP神经网络模型精度更高,收敛速度更快。 相似文献
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利用可视化快速神经网络评价边坡的稳定性 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了可视化快速神经网络的特点及设计。以大量的边坡实例为样本,利用该网络,对具有潜在圆弧形破坏和楔形破坏的这坡进行稳定性计算。计算结果说明神经网络对边坡稳定性状态能够作出准确的判断。 相似文献
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针对广东泥竹塘铁矿露天边坡稳定性问题,为了获得矿山的稳定露天边坡角,研究使用BP神经网络进行预测分析。在预测过程中,以边坡岩体质量系数、岩体综合抗压、抗拉强度、内聚力、结构面力学特性、边坡高度及岩体密度等7个指标为输入因子,综合国内矿山27组露天矿山现场数据,建立网络学习、训练样本库,从而实现泥竹塘铁矿稳定露天边坡角的预测。结果表明,露天边坡角的BP神经网络预测模型最大误差小于3%,训练输出误差较小,精度较高,得到的泥竹塘露天铁矿上盘最终边坡角的预测值为42.8°,上盘最终边坡角的预测值为40.1°。多年的生产实践表明,该预测成果与实际基本相符,可为今后类似工程提供参考。 相似文献
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为克服BP网络模型具有算法收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺陷,应用RBF神经网络建 立了边坡稳定性分析模型.预测结果表明,基于RBF神经网络建立的模型是合理的、可靠的.在此 基础上分析了3种影响因素对边坡稳定性的敏感性,按照敏感性自高而低的顺序依次是内摩擦角、内 聚力、岩体容重. 相似文献
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根据人工神经网络理论,对BP神经网络的性能进行改进,建立边坡稳定性分析模型,通过对搜集到的边坡稳定性实例进行学习和预测,能够快速准确地对边坡的稳定性进行分析评价。 相似文献
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应用人工神经网络理论,提出了预测露天矿边坡角的新方法。通过收集到的边坡角的实例,对所建立的BP网络模型进行训练与预测。预测结果表明,人工神经网络模型预测露天矿边坡角有很高的精度,对露天矿边坡角的设计有很高的参考价值。 相似文献
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