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强风化花岗岩边坡稳定性预测的神经网络性能比较与优化

说明

训练好的BP神经网络需要通过独立的测试数据集进行评估，验证其在强风化花岗岩边坡稳定性预测中的有效性。常用的评估指标包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）以及R2等。若模型表现不佳，则需要通过调整网络结构、增加训练数据、优化训练算法等手段进行改进。针对强风化花岗岩的特殊性，可以结合其他智能算法（如遗传算法、粒子群优化算法等）来优化神经网络的训练过程，进一步提升模型的预测精度。

高质量的输入数据是构建有效BP神经网络模型的基础。在实际应用中，采集到的数据可能包含噪声或缺失值，这会影响