基于位移反分析的岩质边坡稳定性分析

摘要

通过工程现场获得边坡位移量等信息,并基于正交试验设计和FLAC3D建立训练样本和测试样本,运用BP神经网络建立起边坡位移与待反演参数之间潜在的映射关系.利用粒子群算法的参数优化功能优化BP神经网络,然后再用粒子群算法从全局空间上搜索出BP神经网络中预测位移与实测位移最接近的一组参数组合,最后采用FLAC3D计算出边坡的安全系数来评价其稳定性.研究表明将BP神经网络与粒子群算法相结合,进行位移反分析是可行的；通过位移反分析得到的参数结果,进行稳定性分析将更准确.