边坡稳定性的CPSO-BP模型研究

为了分析边坡的稳定性,利用协调粒子群算法和BP网络建立了边坡稳定性CPSO-BP预测模型。BP网络能够很好地描述边坡稳定性与其影响因素之间复杂的非线性关系,将内摩擦角、边坡角、岩石重度、边坡高度、黏聚力、孔隙压力比6个主要影响因素作为网络的输入,将边坡稳定性系数作为网络的输出。为避免BP网络陷入局部最优,利用协调粒子群算法的全局优化能力确定BP网络的连接权值和阀值,使BP网络的优势得到分发挥,达到提高模型预测精度目的。实例表明CPSO-BP模型有更好地预测精度以及将其应用于边坡稳定性预测是可行的。     

边坡稳定性预测的模糊神经网络模型

根据边坡稳定问题具有的模糊性,提出了一种判定边坡稳定性的模糊神经网络模型。该系统仅从期望输入输出数据集即可达到获取知识、确定模糊初始规则基的目的。再利用神经网络学习能力便不难修改规则库中的模糊规则以及隶属函数和网络权值等参数,这样大大减少了规则匹配过程,加快了推理速度,从而极大程度地提高了系统的自适应能力。最后用收集到的边坡数据样本训练和测试模糊神经网络模型,结果表明该模糊神经网络预测边坡稳定性是可行的、有效的。     

基于改进BP网络算法的边坡稳定性评价

影响边坡稳定性的因素复杂且具有随机性和不确定性。由于神经网络方法不仅能考虑定量因素,而且能考虑定性因素的影响,因而神经网络适用于解决非确定性的边坡稳定性评价问题。结合遗传算法的并行搜索结构和模拟退火的概率突跳特性,提出了一种用于BP网络权值学习的GASA混合策略,并综合考虑影响边坡稳定性的各方面因素,建立了基于GASA混合策略的神经网络模型,并利用大量工程资料对网络进行训练和测试,得出了一些有意义的结论。     

基于云模型的岩质边坡稳定性评估研究

针对边坡系统中的不确定性,基于云模型理论,建立了岩质边坡稳定性的云模型评估方法。选取影响边坡稳定性的11项指标,计算各指标隶属于不同岩质边坡稳定性等级的云模型数字特征,结合正向正态云模型和指标权重,计算待评估边坡的综合确定度,最终确定岩质边坡稳定性等级。将方法应用于桂柳高速公路边坡的稳定性评估,结果与可拓方法、模糊数学方法、基于Hoek-Brown准则方法以及基于RMR岩体质量评价方法等的评估结果一致,符合边坡野外实际勘察情况,具有一定的可行性和有效性。     

灰关联神经网络法及防洪堤边坡稳定性分析

灰关联分析神经网络方法首先是对防洪堤边坡稳定性影响因素进行灰关联分析,得出各因素影响程度的大小排序,然后建立该工程的神经网络模型,选择灰关联分析得到的优势因子作为样本输入以及关联度作为网络权值确定的一个因素,利用大量南宁市防洪堤边坡工程实例对网络进行训练学习,最后用训练成功的网络对工程进行预测。预测的结果与实际情况进行对比表明,这个方法能够满足南宁市防洪堤边坡稳定性预测的要求。     

基于PSO-SVM的边坡稳定性组合预测方法研究

为利用不同边坡稳定预测方法的特征信息,改进预测质量,提出了一种基于微粒群优化--支持向量机(PSO-SVM)的边坡稳定性非线性组合预测模型。该模型能够利用边坡的特征参数快速预测出边坡的稳定性,且在建模过程中可对不同建模方法的特征信息进行整合,避免了单一方法的偶然性。为提高SVM的学习、泛化能力,采用混合核函数,并用具有并行性和分布式特点的PSO算法优化选择SVM模型参数。利用该非线性组合预测模型对73个边坡实例进行学习,对另外10个边坡实例进行推广预测,研究结果表明,该模型较好地整合了不同建模方法的特征信息,较单一模型、加权组合模型和BP网络组合模型具有更高的预测精度和更小的峰值误差,为边坡稳定性评价提供了一种新的途径。     

基于交替迭代算法神经网络评价岩石边坡稳定性

目前边坡工程中常用的稳定性分析方法主要分为极限平衡法和数值分析法2大类，文章对它们各自的主要愿理、特点及其优缺点等进行了阐述。首先，根据经典边坡稳定分析方法存在的局限性，提出有必要建立基于人工神经网络的边坡稳定性预报方法。其次，针对经典算法BP网络存在的某些缺陷，提出了一种交替迭代算法神经网络，以提高其非线性映射能力和泛化能力。交替迭代神经网络算法通过解2个阶数比较低的线性代数方程组，逐步求得连接权值的。以此提高收敛速度，且有利于寻求最优解。作者用FORTRAN语言编制了程序。分析了建立边坡岩体稳定性预测网络模型的建立中应该注意的几个方面。最后，基于已有的40个岩石边坡工程实例进行所建立的神经网络的训练和边坡稳定的预报，结果表明文中所建立的边坡稳定性预报方法具有较高的预报准确度。     

因子分析-概率神经网络模型在边坡稳定性评价中的应用

边坡稳定性分析是一个复杂的系统工程问题,其评价直接影响边坡工程的安全性与经济性。为了实现对边坡稳定性的快速、高效和准确评价,需要考虑边坡稳定性多种评价指标,但指标间或多或少存在一定的相关性,从而导致参量信息重叠。文章提出一种因子分析方法对边坡稳定性相关指标数据进行降维处理,提取3个综合指标对边坡稳定性进行总体评价。因子分析后的指标彼此独立,能够满足概率神经网络（PNN）样本层中采用高斯函数作径向基函数的要求。在因子分析的基础上,建立边坡稳定性评价的PNN模型,将其应用于39个典型的边坡稳定性评价。预测结果表明:5种不同的训练和测试样本个数下PNN模型仍具有良好的预测效果,其正判率分别为100%、94.87%、94.87%、84.62%和84.62%,说明因子分析与PNN模型结合可为岩土工程中边坡稳定性评价提供了一种很好的思路。     

高速公路边坡稳定性评价新方法

为能在初期勘察阶段及少量室内和现场试验的基础上快速、准确地对高速公路边坡进行稳定性评价,提出了一种新的边坡稳定性评价方法。基于福建省高速公路边坡资料,以现场稳定情况为因变量,影响边坡稳定性的14个因子为自变量,利用Logistic逐步回归遴选显著影响因子,建立了边坡稳定性评价的Logistic回归模型。该模型符合拟合优度检验,模型稳定性良好,且预测结果准确。另外,模型影响因子的调查和获取比较容易,模型可处理定性因素,边坡稳定评价过程亦方便、快捷,因而边坡稳定性评价的Logistic回归分析可在高速公路边坡工程中推广应用。     

降雨入渗对碎石土高路堤边坡稳定性的影响研究

为研究基于当地历史降雨数据在不同降雨强度下的碎石土高路堤边坡的稳定性,分析了边坡降雨入渗的方法及模型,讨论了碎石土高路堤边坡的稳定性计算方法,以甘肃陇南地区为研究对象,基于Geostudio对不同计算方案下的碎石土高边坡进行降雨入渗及稳定性分析,得到了不同降雨强度下的碎石土高路堤边坡的稳定性.研究结果表明,基于研究区降...     

基于PSO和LSSVM的边坡稳定性评价方法

提出了基于粒子群算法（PSO）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的边坡稳定性评价方法。该模型既利用了最小二乘支持向量机求解速度快、易于描述非线性关系的优良特性,同时也利用了粒子群算法快速全局优化的特点。粒子群算法用于搜索最小二乘支持向量机模型的最优参数,然后将模型用于预测边坡的安全系数。计算结果表明,该方法是合理的、有效的。     

基于改进遗传算法的边坡可靠度分析

采用基于概率的可靠性分析方法来分析边坡的稳定性,以克服目前大多数分析方法以确定性安全系数为评判标准的弊端。对于每次搜索中给定的滑移面,结合拉格朗日乘子法提出边坡可靠度的计算模型;采用遗传算法搜索关键滑移面,提出边坡的适应度函数。为克服标准遗传算法在进化过程中无法调节全局搜索和局部搜索速度、且可能陷入次优解的缺陷,改进了子代中最佳个体的确定方法,来并以相邻两代的群体多样性特征值增量为导向,动态调节交叉概率和变异概率,以保持群体的多样性和搜索的有效性。实例分析结果表明,本文方法可以提高遗传算法的搜索能力和收敛速度,保证解全局最优;该法适用于边坡稳定可靠度分析,且前处理简单;在遗传操作前预优化可靠指标计算模型能大大减少遗传算法中的计算量,节约机时。     

非预应力格构锚固机制与优化设计研究

非预应力格构锚固是集坡面生态防护、浅表层与深层加固于一体的新型边坡加固技术,但目前无论就其加固力学机制,还是工程设计计算方法而言,学术界尚未达成共识。在分析边坡开挖失稳破坏力学过程与稳定性工况的基础上,依据应力扩散原理与Mohr-Coulomb强度理论,探讨了非预应力全长黏结格构锚固通过自主调动稳定区岩土体的力学强度来有效改善不稳定区边坡的受力状态和主动约束边坡不稳定变形持续发展的综合加固机制,包括双向挤密效应、锚拉效应、销钉效应、框箍效应与土拱效应;依照优化设计的基本原理与有关规范,构建了格构框架的优化设计数学模型与相关约束方程;利用Matlab7.0编写了该结构优化模型的自动寻优程序;通过在三峡库区某边坡治理工程中的应用,详细地介绍了其优化设计的计算过程;与基于工程类比法的原设计相比,可达到节省工程造价和优化设计结果的目的。     

斜坡系统可靠性分析研究

:斜坡系统是一个多变的、随机的、具有多种不确定性的复杂系统 ,因此在斜坡稳定性研究中引入可靠性理论意义重大且应用前景广阔。文中从单体斜坡系统和区域斜坡系统两个方面 ,论述了斜坡系统可靠性分析的研究现状和发展趋势。单体斜坡系统可靠性研究的主要方向是 :影响因素与评价模型的进一步研究 ,初步建立可靠指标与安全系数相结合的斜坡稳定性二元指标体系。区域斜坡系统可靠性研究的主要方向是 :利用具有普适意义的可靠性指标 ,结合地理信息系统 (GIS)进行斜坡稳定性研究 ,初步建立风险评价和风险管理的斜坡安全体系     

基于融合算法的土石混合体斜坡稳定性预测

土石混合体是物理力学性质较为复杂的地质材料,因此该类斜坡的稳定性评价是工程地质领域的重要课题。为提高斜坡稳定性预测的能力,本文将粒子群算法和果蝇优化算法相互耦合,形成融合算法,并结合机器学习模型,使用决定系数、均方误差和平均绝对误差3个评价指标,构建并评价土石混合体斜坡稳定性的预测模型,最终采用基于融合算法的梯度提升决策树模型对输入参数进行了重要性分析。结果表明：(1)相比于粒子群和果蝇优化算法,融合算法能够有效优化机器学习模型的参数,从而较为明显地提升模型预测精度。(2)基于融合算法的梯度提升决策树模型预测精度最高,达到93.33%,明显优于融合算法下的决策树模型和Stacking模型。(3)影响土石混合体斜坡稳定性的结构因素,其重要性从高到低分别为基覆面倾角、含石率、总体坡角、坡高。     

Performance studies on six heuristic global optimization methods in the location of critical slip surface

Recently, many heuristic global optimization algorithms have evolved with success for treating various types of problems. Majority of these algorithms have not been applied to slope stability problem for which the presence of soft band and convergence problem (discontinuity of the objective function) may create difficulties in the minimization process. In this paper, six heuristic optimization algorithms are applied to some simple and complicated slopes. The effectiveness and efficiency of these algorithms under different cases are evaluated, and it is found that no single method can outperform all the other methods under all cases, as different method has different behavior in different types of problems. For normal cases, the particle swarm method appears to be effective and efficient over various conditions, and this method is recommended to be used. For special cases where the objective function is highly discontinuous, the simulated annealing method appears to be a more stable solution.     

地震荷载作用下岩石边坡的抗倾覆稳定性分析及可靠度研究

在地震多发地区,地震荷载对岩石边坡的稳定性影响显著。因此,在边坡抗震设计中,准确有效地评估其稳定性显得非常重要。安全系数法未考虑地震荷载等影响因素的不确定性,因此具有一定的局限性。本文在考虑到破坏面出流缝未堵塞和被堵塞两种情况下,利用拟动力方法计算了岩石边坡抗倾覆稳定性安全系数。在此基础上,考虑到地震荷载、坡顶超载及张裂缝内水位深度的变异性,对岩石边坡的抗倾覆稳定性进行了可靠度分析。研究发现,当破坏面出流缝被堵塞时,岩石边坡的抗倾覆稳定性急剧降低。此外,地震荷载等因素的变异性对岩石边坡的抗倾覆稳定性有着显著的影响。因此,同时利用安全系数及可靠度指标来评估岩石边坡的稳定性,且适当地考虑岩体放大系数,有利于岩石边坡抗震设计的安全性。     

边坡稳定性二元指标体系与应用研究

边坡稳定性影响因素如:强度参数、降雨、地下水、人类工程活动等都具有很高的离散性、变异性、相关性,对安全系数的影响不是确定不变的,而是服从一定统计规律的概率分布。在每个影响因素的置信区间内,取对称的几个值作为不同水平,如三水平取值等,组合不同因素和水平,计算得到系列的安全系数值。取影响因素的平均值,计算得到传统的安全系数(中值安全系数),同时由安全系数的变异性,求出安全系数的可靠性。选择典型的安全系数及相对应的可靠性,基于工程经验丰富的安全系数,初步建立传统安全系数与可靠性耦合的边坡稳定性二元指标体系,由安全系数和可靠性共同度量边坡系统的稳定性。传统安全系数与可靠性耦合的边坡稳定二元体系的初步建立,可有效地考虑边坡系统内实际存在的不确定性和相关性,使边坡的稳定性评价更加客观精确,为边坡安全和滑坡灾害的风险性管理提供理论和方法。论述了边坡稳定性二元指标体系研究意义、研究内容、研究方法和研究趋势。     

突变级数法在边坡稳定综合评判中的应用

边坡的稳定性受地质、工程等众多因素影响,且其变形破坏机理复杂,危害巨大,因而边坡稳定问题分析研究一直是理论和实践研究的热点。引入突变理论对边坡的稳定性问题进行研究,利用突变数学和模糊数学结合引出的突变级数法,提出边坡稳定性评判指标--突变级数, 从而建立了新的稳定性评判模型。基于突变级数法的边坡稳定性评判法,综合考虑了边坡各种要素对其稳定性的不同影响程度,真实地描绘了边坡系统的稳定状态。实例分析结果表明,该方法评判结果准确,精度较高,具有良好的实际应用价值。