用人工神经网络评价边坡稳定性

应用人工神经网络原理，采用改进的BP算法，建立边坡稳定性分析模型，并选用工程实例对网络进行检测，计算出边坡的稳定安全系数，比较结果表明，神经网络模型分析边坡的稳定性有较好的适用性，能满足计算的精度要求。     

改进的BP神经网络在路基沉降预测中的应用

针对传统的BP神经网络存在的缺点,提出了用附加动量法、自适应学习速率和L-M优化算法等几种算法进行优化。通过对比分析,证明了采用L-M优化和附加动量因子算法相结合取得了最优的预测效果。该方法克服了BP神经网络模型存在的收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点。结合现场实测数据,将该优化模型与传统的BP神经网络预测模型对比,预测结果表明改进的BP神经网络在路基沉降预测中精度最高,适宜广泛采用。     

基于GA-BP模型的露天矿边坡稳定性预测

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。     

BP神经网络在露天矿边坡稳定性分析中的应用

对边坡进行稳定性分析是治理边坡工程的基础,正确确定露天矿边坡稳定性对于露天矿山工程具有非常重要的意义。本文在分析国内外大量露天矿边坡稳定性研究成果的基础上,采用改进的BP神经网络算法建立了露天矿边坡稳定性分析的神经网络预测模型,并对模型的预测精度进行了验证,结果表明,实际输出与期望输出基本吻合。将所建立的网络模型应用某露天矿边坡稳定性预测,取得了较好的效果。     

基于PSO-BP神经网络的边坡稳定性模型研究

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。     

粒子群算法优化BP神经网络在边坡稳定性中的应用

影响边坡稳定的因素繁杂多变,给边坡的稳定性评价与预测带来了困难,神经网络能够通过自学功能从样本数据中获取复杂的非线性关系,适用于解决边坡稳定性评价问题.因此,通过 Python语言建立了 BP神经网络模型,在此基础上借助粒子群算法提高模型的收敛速度与预测精度,建立了基于粒子群算法优化 BP神经网络实现边坡形变数据的分析预测模型,选取边坡土体的容重、黏聚力和内摩擦角等６个主要影响因素作为评判边坡稳定性的指标,将神经网络模型得到的预测结果与实际数据进行对比,结果表明利用粒子群算法优化后得到的预测值误差更小,验证了该模型的合理性和有效性.     

基于灰色—BP神经网络组合模型的边坡稳定性预报方法

在前人研究成果的基础上,研究BP神经网络模型和灰色系统理论的原理,依据它们的适用条件及优缺点,对同一已知边坡取不同样本区间建立GM(1,1)模型,得到不同的预测结果。将多个灰色预测的结果作为输入变量,使用BP神经网络进行组合,输出组合预测结果。提出基于灰色神经网络范例推理的边坡稳定性评价方法,针对边坡稳定性影响因素的复杂多变性和相当强的不确定性,建立了边坡范例检索模型。通过对边坡稳定性因素的灰色模型预处理,以及边坡范例的神经网络学习,最终实现边坡稳定性评价。     

PCA和GA-BP神经网络在边坡稳定性预测中的应用

针对现有边坡稳定性预测模型存在的不稳定性和精度不高的问题,采用主成分分析方法 PCA和遗传算法GA对传统BP神经网络模型进行优化。PCA方法将露天矿边坡稳定性的6个评价指标转换为4个主成分,作为BP神经网络的输入变量;遗传算法对神经网络的初始权阈值进行了筛选优化。经优化后的模型既减少了神经网络的输入变量,提高了学习训练效率,又使得传统BP神经网络模型的精度大大提高。最后将PCA-GA-BP模型、GA-BP模型和传统BP模型得到的预测结果进行对比和误差分析。结果表明,基于PCA-GA-BP神经网络模型的预测精度较好,对露天矿边坡稳定性的预测具有一定的参考价值。     

基于Matlab的改进BP在煤炭产量预测中的应用

准确预测未来我国煤炭产量对保持我国煤炭供求平衡具有重要的指导意义.本文讨论了BP神经网络及其改进算法,提出了一种采用L-M算法的改进BP神经网络的非线性系统预测模型,并将其用于煤炭产量预测中,通过具体的仿真及实践结果验证了改进BP的有效性.     

基于BP神经网络的煤矿通风系统安全评价

研究了BP神经网络的结构和L-M学习算法的步骤,通过分析煤矿通风系统,建立了多因素控制的煤矿安全评价指标体系。在此基础上,运用Matlab编制BP网络程序并利用导师信号对网络进行训练,建立了煤矿通风系统安全评价模型。仿真结果表明待校验样本的安全等级与实际情况相符,L-M算法收敛速度也满足要求。     

综合改进BP神经网络在边坡稳定性预测中的应用

针对标准BP神经网络存在收敛速度慢和易陷入局部最小值的问题,提出用附加动量法和自适应学习速率法来优化BP神经网络,提高其收敛速度;引入具有全局搜索能力的模拟退火算法,克服其容易陷入局部最小值问题。应用综合改进后的BP神经网络对已知的实际边坡进行了预测,并将其预测结果与标准BP神经网络和实际值进行对比分析。结果表明:综合改进后的BP神经网络在边坡稳定性预测具有较好的预测效果,与标准的BP神经网络相比,不仅提高了计算速度,而且较大地提高了预测精度,具有较好的应用前景。     

改进的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用

本文利用人工神经网络的非线性映射能力,在考虑影响边坡稳定性的各种因素的基础上建立了边坡稳定性评价的BP神经网络模型。经过计算结果的检验,证明该模型是可行的,对今后边坡稳定性预测具有借鉴意义。     

基于神经网络铀矿边坡稳定性分析

如何能比较准确地预测滑坡的发生,已成为各矿山开采过程中的难题之一。对人工神经网络及BP网络模型作了简要的介绍,分析BP网络的结构特点、参数选择、数据收集与处理、构造网络模型等问题之后, 以中核金安铀矿的边坡稳定状况为学习训练样本及预测样本, 建立了预报模型。讨论了基于BP神经网络技术的边坡岩体稳定性分析方法及其有效性。实例计算表明,通过样本的训练检验,利用人工神经网络方法对边坡稳定性的预测取得了比较满意的效果,为今后此类边坡稳定性的评价提供了可借鉴的方法。为神经网络在矿山边坡稳定性的应用提供了可行性。     

基于灰色神经网络的边坡稳定性预报方法研究

本文在前人研究成果的基础上,研究了BP神经网络模型和灰色系统理论的原理,依据其适用条件及优缺点,对同一已知边坡取不同样本区间建立GM(1,1)模型,得到不同的预测结果。将多个灰色预测的结果作为输入变量使用BP人工神经网络进行组合,输出组合预测结果。提出了基于灰色神经网络范例推理的边坡稳定性评价方法,针对边坡的稳定性影响因素的复杂多变性和相当强的不确定性,建立了边坡范例检索模型,通过对边坡稳定性因素的灰色模型预处理,以及边坡范例的神经网络学习,最终实现了当前边坡的稳定性评价。     

BP神经网络在基坑变形预测中的应用及改进

在对某基坑工程采用BP神经网络模型预测基坑开挖引起地表变形的分析中,考虑到现有模型可能会遇到预测结果跳不出训练样本以及训练时间较长的问题,提出采用Matlab中的mapminmax函数进行归一化处理,并基于牛顿法、共轭梯度法和L-M法三种数值优化方法对BP网络训练算法进行了改进。研究结果表明:与常用的基于梯度下降原则相比,改进后的BP神经网络在训练时间和预测误差方面均有明显的优势,采用L-M法的神经网络在训练样本时的迭代次数最少为74次,采用共轭梯度法的预测结果与实测结果的误差最大为2.4%,而采用牛顿法神经网络的预测值则比较均衡,预测结果相对最佳。     

基于SSA-BP的露天矿山边坡位移变形预测

针对传统的BP神经网络在预测露天矿山边坡位移变形时存在的局限性,构造了一种基于麻雀搜索算法（SSA）和BP神经网络相结合的边坡位移变形预测模型,先利用麻雀搜索算法对传统的BP神经网络进行权值与阈值的优化,再将麻雀搜索算法优化后的BP神经网络算法（SSA-BP）运用于露天矿山边坡位移的预测。为了验证算法的可行性,将SSA-BP预测模型与WOA-BP、BP以及Elman预测模型针对露天矿山边坡位移变形量的预测结果进行比较。实验结果表明：SSA-BP预测模型针对露天矿山边坡位移变形量的预测相比其他三种模型,其迭代速度块,寻优能力强;通过预测精度评价指标来看,SSA-BP算法的R^2、RMSE、MAPE、MAE、MSE明显优于另外三组算法。为露天矿山边坡位移变形预测提供了一种新的思路和方法。     

边坡稳定性评价中的改进BP神经网络

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。     

PCA-PSOBP在边坡稳定性评价中的应用

BP神经网络在使用时会遇到泛化和局部极小的问题。为改善这些问题,引入主成分分析(PCA)方法对样本数据进行处理,同时引入粒子群优化算法(PSO)优化BP网络的初始权值和阀值,采用PSO和BP接力计算的方式。计算结果表明,PCA-PSOBP对边坡稳定性的评价有较好的适用性。     

基于RBF神经网络的露天边坡优化设计方法

建立了岩质边坡稳定性定量评价的径向基函数(RBF)神经网络模型,避免了BP网络收敛速度慢的不足。提出了基于RBF神经网络的露天边坡优化设计方法,并将其应用于水厂铁矿边坡优化设计中,取得了良好的效果。     

BP神经网络在边坡稳定性预测中的应用

对BP神经网络的基本知识进行了简单介绍,并以BP神经网络为基础建立了边坡稳定性预测的数学模型,利用MATLAB的神经网络工具箱模拟了边坡稳定性的预测,结合收集到的边坡实例进行训练。结果表明,BP神经网络对边坡稳定性预测结果与实际符合,能够满足工程需要。表明应用BP神经网络进行边坡稳定性的预测是可行的。