基于PCA-BP融合的边坡稳定性评价模型

针对边坡岩土体物理力学性质复杂、边坡稳定性影响因素众多等特点,提出将主成分分析(PCA)和BP神经网络结合起来进行边坡稳定性评价的方法。若BP神经网络训练误差一定,则网络信息容量与样本数成正比。当样本数较少时,就必须减少样本维数,以达到较好的匹配效果,为此,引入主成分分析法(PCA)对影响边坡稳定的众多变量进行降维处理,以消除输入数据间的相关性,有效地减少预测模型的输入量,优化网络的输入节点数,提高网络的运行效率。针对BP算法容易落入局部最小、收敛速度慢等缺点,引入粒子群优化算法(PSO)优化神经网络的连接权重与阀值,从而克服了BP神经网络的固有缺陷。在此基础上,建立基于PSO优化算法的PCA-BP融合的边坡稳定性评价模型。模型分为3个层次,第一层次为输入层,即经过PCA分析之后获得的主成分;第二层次为隐含层;第三层次为输出层,即安全系数。应用该评价模型进行算例分析,结果表明,安全系数的模型计算值与参考值的绝对误差均很小,相对误差均控制在6%以内,吻合程度较高。