混合遗传神经网络在边坡稳定性评价中的应用研究

将改进的遗传算法与BP神经网络相结合,分析了边坡稳定性的影响因素,建立边坡稳定性评价的神经网络模型。分别用改进的遗传算法和自适应BP算法对网络权值进行全局优化和局部二次优化。选用边坡实例对网络进行训练检验,结果表明,混合遗传神经网络提高了训练速度和泛化能力,对边坡稳定性分析有较好的适用性,为边坡稳定性评价提供了依据。