基于智能优化算法的边坡稳定性预测方法研究

杨小平; 段生锐; 蒋力; 刘光辉

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231049

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基于智能优化算法的边坡稳定性预测方法研究

工程勘测设计 | 更新时间：2026-02-25

- 基于智能优化算法的边坡稳定性预测方法研究
- 基于智能优化算法的边坡稳定性预测方法研究
- 水电能源科学 2024年第5期页码：96-100
- 作者机构：
  
  1. 桂林理工大学信息科学与工程学院
  2. 桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室
  3. 广西壮族自治区地质环境监测站
  4. 桂林赛普电子科技有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  广西壮族自治区桂林市科学技术局科技计划(20220107-1);国家高新技术研发计划(863计划)(2013AA12210504);广西壮族自治区科技攻关项目(AC1638012)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231049
  中图分类号： P642.2;TU4;TP18
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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杨小平, 段生锐, 蒋力, 等. 基于智能优化算法的边坡稳定性预测方法研究[J]. 水电能源科学, 2024,(5):96-100.

杨小平, 段生锐, 蒋力, et al. 基于智能优化算法的边坡稳定性预测方法研究[J]. 2024, (5): 96-100.
杨小平, 段生锐, 蒋力, 等. 基于智能优化算法的边坡稳定性预测方法研究[J]. 水电能源科学, 2024,(5):96-100. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231049.

杨小平, 段生锐, 蒋力, et al. 基于智能优化算法的边坡稳定性预测方法研究[J]. 2024, (5): 96-100. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231049.

摘要

针对边坡稳定性预测中数据分析片面、模型预测精度低的问题，基于302个边坡案例，选取6个变量特征，利用麻雀搜索算法（SSA）更新BP神经网络的敏感因子，建立SSA-BP边坡稳定性预测模型。采用混淆矩阵、受试者工作特征（ROC）曲线及曲线下面积A

值作为衡量指标，通过五折交叉验证法提高模型的泛化能力并与RF、BP、SVM、PSO-BP、GA-BP和LSTM 6种机器学习算法进行预测效果对比。结果表明，SSA-BP模型的A

值、准确率和F

分数均最高，分别为91.90%、85.81%和85.87%

相较于优化前的BP网络A

值提高了23%。经典算例证明SSA-BP预测模型与ABAQUS计算的安全系数相近，并可给出可靠的预测结果，为岩土工程中边坡稳定性预测提供了一种新方法。

Abstract

关键词

Keywords

references

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