基于IPSO-BP模型的滑坡位移预测

滑坡是一种常见自然灾害。建立滑坡预测模型及时做出预警对避免或减少人员伤亡和财产损失有着重要的意义。以BP神经网络的不足和局限性作为出发点,引入非线性惯性权重改进粒子群优化BP网络模型。提出IPSO-BP模型,并将其应用于四川省一处滑坡预测中。结果表明,IPSO-BP模型比其他模型与实测数据拟合结果更接近,能够有效反映滑坡位移的趋势。

基于改进粒子群优化算法的BP神经网络在大坝变形分析中的应用

BP神经网络以其对非线性系统的强大映射能力而被广泛应用于模糊性、随机性强的大坝变形预测分析中。传统的BP神经网络由于初始权值和阈值的随机性,容易导致网络在训练过程中极易陷入局部最小值,同时存在网络收敛速度慢等缺点。针对传统算法的不足,采用改进的粒子群算法(IPSO)对BP网络的初始权值和阈值给予优化,建立大坝变形预测的IPSO-BP模型,并与PSO-BP网络模型进行对比。结果表明,改进的IPSO-BP模型具有收敛速度更快、预测精度更高的优点。该方法可供大坝安全监测和预警分析参考。