遗传算法优化BP神经网络在滑坡稳定性预测中的应用

为了解决BP神经网络模型在滑坡稳定性预测中出现的收敛速度慢和容易陷入局部最优等问题,通过分析研究,提出采用遗传算法全局搜索最优的特性来优化BP神经网络模型(GA-BP模型),使模型具有更好的适应性和收敛性。以川东地区典型红层滑坡数据作为样本,选取重度、内聚力、内摩擦角、平均坡度、滑带平均倾角、前缘临空面坡度、坡高和人类工程活动8个影响因素作为输入向量,以稳定性系数和稳定状态作为输出向量,建立GA-BP预测模型。采用GA-BP模型和BP模型对测试样本进行仿真预测,把预测结果与实际值进行对比,并分析误差情况。结果表明:GA-BP模型有效地提高了BP模型的网络性能、收敛速度以及预测精度,在边坡稳定性预测中具有良好的应用前景。