摘要
边坡稳定性预测是采矿和地质技术项目中最重要、最关键的任务之一.快速、精确的边坡稳定性预测对于安全作业和经济有效的边坡维护至关重要.在本文中,将遗传算法和BP神经网络相结合,提出了新的模型—GA-BP模型.此模型能够通过 GA 自动优化BP神经网络的超参数,提升预测准确度.用五种输入特征预测边坡安全系数,包括单位重量、内聚力、摩擦角、坡角和坡高.使用 MA PE、RMSE和R2 作为评估指标.结果表明,GA-BP预测模型的 MA PE、RMSE和R2 分别为(0.120 45,0.183 38,0.767 84),该结果效果明显,能够证明该模型可以精准预测边坡安全系数.这一综合评估证实了 GA-BP混合方法能够对边坡稳定性进行精确建模.
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