CPSO-BP組合優化模型的滑坡位移預測

摘要：針對粒子群優化BP神經網絡模型存在的不足,該文在粒子群算法中引入混沌理論,建立混沌粒子群算法優化BP神經網絡的組合優化模型。以四川省涼山彝族自治州某滑坡的位移監測數據為例,將混沌粒子群算法優化BP神經網絡模型與其他優化粒子群算法與BP神經網絡組合模型的預測結果進行對比分析。實驗結果表明,基于混沌粒子群算法優化BP神經網絡的預測模型,滑坡水平位移與垂直位移的預測值與相應的實測值相對誤差的平均值分別為1.05%和0.78%,平均絕對誤差分別為0.825 0和0.460 1mm,均方根誤差分別為1.000 5和0.527 5mm,實驗結果驗證了該文預測模型結果能更好地反映滑坡位移趨勢,具有較好的實用性。