基于PSO优化K-Means算法的边坡安全等级评价研究

摘要：

由于较多因素影响边坡的稳定,且各因素之间关系复杂相互影响,为了更加准确地评价边坡情况,采用了粒子群优化K-Means聚类算法,有效地摆脱了常规K-Means算法因局部最优而陷入极值的缺点,增加了粒子群群体的多样性,提高了评价结果的全局最优性.对三峡库区的36个边坡工程分析,结果表明该优化算法优于常规K-Means聚类算法.

关键词：粒子群算法、K-Means聚类、边坡稳定、安全评价

分类号：U213.13(铁路线路工程)

在线出版日期：2021-02-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：94-97