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基于模拟退火神经网络模型的岩质边坡稳定性评价方法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,将具有全局搜索能力的模拟退火(SA)算法引入到神经网络的权值优化中。并且在SA算法中引入状态接受过程和退火过程的自适应措施,增加了对当前状态最优解的"记忆能力",避免了当前最优解的遗失,提高了算法的搜索效率。通过对XOR问题求解的比较,显示出SABP算法具有全局收敛且精度高的优越特性。最后基于实际工程的边坡数据建立了一个SABP算法模型,成功解决了具有高度非线性特点的边坡稳定性评价问题。 相似文献
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古贤水利枢纽重力坝典型坝段地基地质条件复杂,剪切带发育多且渗透性较强,在上下游高水头差的作用下,具有潜在的渗透破坏,且影响防渗排水系统的渗流控制效应,因此选取了重力坝典型坝段,评价了地基的渗流场分布特征和防渗排水系统的渗流控制效应,对渗控体系进行了优化设计。结果表明,渗流经过防渗帷幕和排水孔的排水降压作用后,地基的孔隙水压显著降低,防渗排水系统的渗控效果显著;排水孔底和穿过剪切带的排水孔附近的渗透坡降相对较大,易发生渗透破坏;副排水孔和辅助排水孔的设置对坝段的单宽渗漏流量影响较大。 相似文献
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