综合改进BP神经网络在边坡稳定性预测中的应用

针对标准BP神经网络存在收敛速度慢和易陷入局部最小值的问题,提出用附加动量法和自适应学习速率法来优化BP神经网络,提高其收敛速度;引入具有全局搜索能力的模拟退火算法,克服其容易陷入局部最小值问题。应用综合改进后的BP神经网络对已知的实际边坡进行了预测,并将其预测结果与标准BP神经网络和实际值进行对比分析。结果表明:综合改进后的BP神经网络在边坡稳定性预测具有较好的预测效果,与标准的BP神经网络相比,不仅提高了计算速度,而且较大地提高了预测精度,具有较好的应用前景。