基于自然選擇策略的PSO-BP神經網絡的滑坡可靠性評價方法

摘要：將BP神經網絡良好的非線性函數擬合能力,以及粒子群算法(PSO)良好的非線性優化性能相結合,提出一種基于自然選擇策略的PSO-BP神經網絡的滑坡可靠性評價新方法。新方法的整體布局是以BP神經網絡作為滑坡可靠性分析的響應面函數,在內部實現細節上,針對傳統BP神經網絡權值和閾值更新過程中容易陷入局部最優特點,采用自然選擇粒子群算法來替代標準BP神經網絡內置的最速梯度下降法,以達到進一步優化網絡的目的。以貴州省馬達嶺HP1滑坡為例,驗證該方法的優越性,結果證明:①該文提出的自然選擇PSO-BP算法全局擬合能力更強,構造出的響應面誤差更小;②降雨對于該邊坡可靠性的影響小于地震,敏感性低;③天然工況下的HP1處于穩定狀態,飽和、天然地震工況下處于低危險狀態。