我国边坡规模和数量宏大,由边坡造成的危害严重影响露天采场的安全生产,对边坡进行稳定性进行评价是边坡危害治理的前提,对边坡的精准评价至关重要.在考虑边坡评价各影响因素基础上,选择多项评价指标,利用国内55组数据,引入麻雀搜索算法(Sparrow Search Algo-rithm,SSA)优化BP(Back Propagation)神经网络,建立SSA-BP模型,并建立同样本与同模型参数的BP模型与PSO(Particle Swarm Optimization)-BP模型作为对照组.研究结果表明:SSA-BP模型具有更优秀的评价效果,可为类似边坡稳定性评价提供科学依据.
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