共查询到15条相似文献,搜索用时 453 毫秒
1.
基于遗传算法和模糊神经网络的边坡稳定性评价 总被引:4,自引:0,他引:4
边坡工程是一个动态的、模糊的、开放的复杂非线性系统,传统的分析方法有时难以对复杂边坡的稳定性做出符合实际的评价。影响边坡稳定性的因素复杂且具有随机性和模糊性。由于神经网络方法不仅能考虑定量因素,而且能考虑定性因素的影响,因而神经网络方法适用于解决非确定性的边坡稳定性评价问题。综合考虑影响边坡稳定性的各方面因素,建立了基于遗传算法的模糊神经网络模型,并利用大量工程资料对网络进行训练和测试。预测结果表明,该模型的预测精度明显高于目前同类方法。 相似文献
2.
受地质、工程等众多因素的影响,岩土质边坡稳定性具有未确知性、随机性、模糊性、可变性等特点,很难用简单的力学、数学模型描述。提出了用基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络来对边坡稳定性进行评价,该模型同时兼具神经网络和模糊逻辑二者的优点,既可以比较容易地处理模糊性的实际问题,又具有较好的学习能力。将此模型与BP神经网络模型同时应用于80个实际边坡样本进行训练和预测,结果表明该模型具有预测精度更高、收敛速度更快、预测结果与实际结果吻合度更高的特点 相似文献
3.
基于神经网络范例推理的边坡稳定性评价方法 总被引:13,自引:4,他引:9
提出了基于神经网络范例推理的边坡稳定性评价方法。针对边坡的稳定性影响因素的复杂多变性和相当强的不确定性,建立了基于神经网络的边坡范例检索模型。运用神经网络强大的自适应、自组织、自学习的能力以及高度的非线性映射性、泛化性和容错性的特点,通过边坡范例的神经网络学习,建立了当前边坡和边坡范例之间相似性计算关系,最终实现了当前边坡的稳定性评价。对于8个验证边坡范例,模型的预测准确性达到了100 %,范例中的160组数据的相关性也达到了 0.981 5,表明建立的模型具有很高的预测准确性,模型的泛化能力很强。 相似文献
4.
本文应用模糊优选神经网络理论,建立了边坡稳定性评价模型,综合分析了影响边坡稳定性的各种因素,根据它们作用程度的不同,赋予不同的权值,通过对收集到的边坡稳定性实例进行学习,提出了与优属度有关的函数关系式。可以看出:该方法具有精度高、收敛速度快、权值调整模型好等优点。 相似文献
5.
6.
基于模糊因素的岩质边坡地震稳定性多模型组合评价 总被引:2,自引:0,他引:2
岩质边坡地震稳定性评价是岩土边坡地震失稳防治的基础工作,针对评价过程中评价因素的多源模糊性,借鉴工程可变模糊集理论,将模糊可变评价模型应用于岩质边坡地震稳定性评价中。综合考虑岩质边坡内在结构和外部自然条件,选取岩土体特性、新构造运动特征、坡高、坡角、年均降雨量和场地地震烈度6个指标作为评价指标体系并建立等级标准;将改进熵权算法引入该模型中,利用指标实际数据离散性求权重;通过改变模糊可变评价模型参数对岩质边坡地震稳定性进行线性与非线性组合评价,并将均值作为最终评价结果。将该方法应用于天然边坡与路堑边坡实例中,结果表明,模糊可变评价模型评价结果合理、客观,具有更高的可靠性与稳定性,为岩质边坡地震稳定性评价工作提供了一种新的研究方法与思路 相似文献
7.
8.
用神经网络评价边坡稳定性 总被引:21,自引:0,他引:21
影响边坡稳定性因素是复杂且具有随机和模糊特性。神经网络的性能特征使适用于解决非性的边坡稳定性评价问题,本文建立了边坡稳定性评价的复合网络模型,并利用边坡工程的失稳及稳定实例对网络进行了训练和测试,计算分析表明,网络模型对于评价边坡的稳定性有较好的适用性。 相似文献
9.
基于模糊综合评判的公路岩质边坡稳定性分级研究 总被引:5,自引:0,他引:5
公路岩质边坡具有点多线长、规模小的特点,缺乏详细的岩体力学参数,现有岩体分级系统难以应用。根据公路岩质边坡的特点,考虑建模过程的系统全面性、简明科学性、相对独立性及灵活可操作性,选取合理的边坡稳定性评价指标,建立了边坡稳定性的两层综合评价体系,运用层次分析法确定了评价指标的权重矩阵,采用模糊综合评判方法建立了公路岩质边坡的稳定性分级模型。运用该模型对湖南省常德-吉首高速公路路段内142个岩质边坡稳定性进行了模糊综合评判分级,结果表明,该方法是合理实用的,可供同类工程借鉴。 相似文献
10.
岩质路堑深边坡稳定性评价的模糊概率方法 总被引:2,自引:0,他引:2
边坡工程是一个动态的、模糊的、开放的复杂系统,影响边坡稳定性的因素复杂且具有随机性和模糊性,传统的分析方法难以对复杂边坡的稳定性作出符合实际的评价。运用模糊概率的基本原理,建立了岩质路堑深边坡稳定性评价的模糊概率模型。在此模型中,综合选取了边坡岩体质量系数SRQC、边坡结构系数SSC、坡高系数SHC、坡角系数SCC、工程因素影响系数EFEC等5个评价指标因子;同时将边坡稳定性评价等级划分为很不稳定、不稳定、基本稳定、稳定以及很稳定5个等级。利用模糊概率模型对20个典型的边坡工程进行了稳定性评价分析,结果表明:该方法具有明显的合理性和可靠性,为边坡工程的预测与防治提供了新的途径。 相似文献
11.
边坡稳定性分析中,模糊点估计法能同时考虑模糊不确定性和随机不确定性因素。针对传统模糊点估计法计算工作量大的缺点,提出一种神经网络改进模糊点估计法。利用拉丁超立方抽样法和径向基函数神经网络(RBF)建立边坡安全系数的预测模型;对黏聚力和内摩擦角等模糊随机变量取λ截集,并在各截集水平对参数进行组合;利用建立的预测模型对各参数组合的安全系数进行预测;最后由统计矩点估计法计算边坡的可靠度指标。实例分析表明:改进模糊点估计法使用方便、结果可靠,且能通过增加λ截集水平的数目来提高计算精度。对于含有2~4个模糊随机变量的边坡,采用改进模糊点估计法计算可靠度时λ截集水平的数目可近似取25。 相似文献
12.
13.
加权函数组合预测边坡变形模型的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
边坡变形监测是边坡监测的主要内容之一,其变形预测问题是边坡工程中主要技术难题之一。考虑边坡位移变形预测模型的局限性,如神经网络预测方法需要大量的实测数据作为学习样本,灰色系统模型要求原始数据序列必须满足指数规律,且数据序列变化速度不能太快等。建立了边坡变形反向传播神经网络预测模型,同时给出了灰色GM(1,1)边坡预测模型。提出边坡的神经网络与灰色系统加权函数组合预测模型,采用动态规划解法,将原模型转化为多阶段决策问题,使组合预测误差的平方和最小,得到组合权重,这样得到的变形预测结果的精度将大大提高,弥补了单一方法的局限性,满足工程预测的需要。通过边坡实例加以验证,加权函数组合预测模型的预测结果精度有一定提高,能够与实际监测数据相吻合,达到准确预测的目的。 相似文献
14.
为了分析边坡的稳定性,利用协调粒子群算法和BP网络建立了边坡稳定性CPSO-BP预测模型。BP网络能够很好地描述边坡稳定性与其影响因素之间复杂的非线性关系,将内摩擦角、边坡角、岩石重度、边坡高度、黏聚力、孔隙压力比6个主要影响因素作为网络的输入,将边坡稳定性系数作为网络的输出。为避免BP网络陷入局部最优,利用协调粒子群算法的全局优化能力确定BP网络的连接权值和阀值,使BP网络的优势得到分发挥,达到提高模型预测精度目的。实例表明CPSO-BP模型有更好地预测精度以及将其应用于边坡稳定性预测是可行的。 相似文献