基于PSO优化K-Means算法的边坡安全等级评价研究

发布时间：2025-06-26 04:34

　　 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。

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【文章目录】：
1 概述
2 基于粒子群优化聚类算法在边坡安全评价的实现
    2.1 K-Means算法
    2.2 PSO优化算法
    2.3 基于粒子群优化聚类算法的实现流程
3 优化聚类算法的应用实例
4 结语



本文编号：4053166