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Improved PSO-RBF Neural Network Based Prediction of Slope Stability factors

Improved PSO-RBF Neural Network Based Prediction of Slope St...

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第31届中国过程控制会议（CPCC2020）

作者： Yutao Liu Xiaobo Chi Jianbing Liu Zhijie Sun School of Mathematical Sciences Shanxi University

This paper proposes an improved PSO-RBF neural network learning method for slope stability prediction. By using the improved learning factor and the particles with normal attenuation inertia weight, the PSO algorithm is optimized. An RBF expansion speed control factor is added to reduce the training time of the proposed RBF neural network. This paper considers the conditioning factors of volumetric weight, internal friction angle, cohesion, slope inclination angle, pore water pressure ratio, and slope height to achieve a reliable prediction of the safety factor. After training the proposed PSO-RBF neural network, the future safety factor can be predicted to evaluate slope stability. Compared with the traditional methods, the prediction results demonstrate that the proposed PSO-RBF neural network method has higher accuracy in slope stability prediction.

关键词： Slope stability Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm Radial Basis Function(RBF) neural network learning factors Expansion speed control factors

来源： cnki会议评论

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