基于PSO优化K-Means算法的边坡安全等级评价研究 |
| |
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 |
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录! |
|