用神经网络评价边坡稳定性

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。     

神经网络在边坡稳定性分析中的应用

应用神经网络理论,提出了圆弧式破坏边坡的边坡安全系数估计的新方法,通过对搜集到的边坡稳定性实例进行了实习和预测,可以看出,神经网络方法有精度高,收敛速度快,容错能力高等特点。     

边坡稳定性的神经网络估计

应用神经网络理论,本文提出了圆弧破坏和楔体破坏的边坡安全系数估计的新方法。为解决安全系数估计的知识的学习问题,提出了一种推广学习算法。用它对收集到的边坡实例进行学习,然后进行推广,预测出新边坡的安全系数。与极限平衡法和极大似然法的估计结果进行了比较,可以看出,神经网络方法具有推广预测精度高、自学习功能强、考虑不确定性能力强等特点。     

边坡稳定性预测的模糊神经网络模型

根据边坡稳定问题具有的模糊性,提出了一种判定边坡稳定性的模糊神经网络模型。该系统仅从期望输入输出数据集即可达到获取知识、确定模糊初始规则基的目的。再利用神经网络学习能力便不难修改规则库中的模糊规则以及隶属函数和网络权值等参数,这样大大减少了规则匹配过程,加快了推理速度,从而极大程度地提高了系统的自适应能力。最后用收集到的边坡数据样本训练和测试模糊神经网络模型,结果表明该模糊神经网络预测边坡稳定性是可行的、有效的。     

岩质边坡稳定性预测的BP网络法

结合已有岩质边坡工程实例,针对岩质边坡稳定性预测中存在的问题,提出了运用BP网络预测岩质边坡稳定性的方法,并构造了相应的网络模型。预测结果表明,模型具有较高的预测精度,能够满足实际工程需要,是有一定实用价值和参考价值的边坡稳定性预测方法。     

基于交替迭代算法神经网络评价岩石边坡稳定性

目前边坡工程中常用的稳定性分析方法主要分为极限平衡法和数值分析法2大类，文章对它们各自的主要愿理、特点及其优缺点等进行了阐述。首先，根据经典边坡稳定分析方法存在的局限性，提出有必要建立基于人工神经网络的边坡稳定性预报方法。其次，针对经典算法BP网络存在的某些缺陷，提出了一种交替迭代算法神经网络，以提高其非线性映射能力和泛化能力。交替迭代神经网络算法通过解2个阶数比较低的线性代数方程组，逐步求得连接权值的。以此提高收敛速度，且有利于寻求最优解。作者用FORTRAN语言编制了程序。分析了建立边坡岩体稳定性预测网络模型的建立中应该注意的几个方面。最后，基于已有的40个岩石边坡工程实例进行所建立的神经网络的训练和边坡稳定的预报，结果表明文中所建立的边坡稳定性预报方法具有较高的预报准确度。     

基于广义回归神经网络的边坡稳定性评价

边坡失稳是比较常见的地质灾害,判定其稳定性的方法很多,在使用过程中也暴露出了这些方法的缺陷。针对这些问题,构建了适合于边坡稳定性评价的广义回归神经网络模型,并运用Matlab的神经网络工具箱进行了分析和计算,使用了相关数据来训练和测试该模型的可靠性和可行性。结果表明,广义回归神经网络模型在使用过程中需选择合适的光滑因子,而所得出的数据与实际结果较为相符,解决了之前使用的BP神经网络模型的缺点,具有很好的工程运用前景。     

基于遗传算法和模糊神经网络的边坡稳定性评价

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。     

用改进后的BP神经网络评价黄土质边坡稳定性

首先介绍了改进BP神经网络性能的几种方法；在此基础上，考虑影响黄土质边坡稳定性分析的各种自然因素，包括坡高，坡比，强度指数，土何内摩擦角，土体容重，空隙水压力系数以及地震烈度统方法的计算结果进行逐一对比，对比结果证明了该方法能够满足一般黄土质边坡稳定性评价的精度要求；另一方面，由于方法的改进大大减少了网络的计算时间，使得黄土质边坡稳定性的评价更为便捷迅速，从而证明该方法具有一定的推广应用价值。     

改进BP神经网络在岩质边坡稳定性分析中的应用

使用MATLAB软件中的NNtool工具箱建立了一个通过添加动量改进的BP神经网络模型,用以分析岩质边坡的稳定性。通过对天津某工程的边坡进行分析来检验这个模型的可靠度。根据现场调查的实际情况分析,该边坡岩体比较破碎,因此文中选择了几个有代表性的岩石完整性参数作为输入层参数,通过收集的一些类似边坡的参数对所建立的神经网络模型进行训练,以保证此模型适合被用来分析该工程。结果证明,所建立的模型是可靠的,此种方法在分析岩质边坡稳定性的的实践中具有广泛的使用性。     

边坡稳定性神经网络评价模型中断裂构造的定量化处理

神经网络模型应用于边坡稳定性评价已取得不少成果,但总体上仍处于理论研究阶段,因子的选择及因子的定量化处理问题尚无统一认识,因断裂构造因素难以量化处理,很多评价中未进行考虑,影响了边坡稳定性评价的效果。本文提出用岩体完整性指数反映断裂构造作用对边坡稳定性的影响,具有一定的地质依据,为神经网络模型评价过程中断裂构造因素的定量化处理提供了一种思路,具有一定的实践意义。     

GIS在斜坡稳定性空间评价预测中应用初探

本文通过对ＧＩＳ的剖析,对ＧＩＳ应用于斜坡稳定性空间评价预测进行了初步探讨,提出了研究与应用的思路,并在贵州某流域作了应用尝试。     

浅谈水库边坡稳定性

随着水库蓄水后水位的变化,其库岸的水文地质环境必然发生改变,水库边坡自然平衡发生破坏,地下水与岩土体之间发生复杂的物理化学作用,从而使库岸边坡有别于其他非水库边坡.从水库边坡的特点出发,对水库边坡的破坏形式、滑坡塌岸的形成机理和预测方法进行了简要的阐述.     

用人工神经网络估算岩质边坡的安全系数

基于工程事例, 介绍了一组初步试验工作, 探讨人工神经网络(ANN)方法用于岩质边坡稳定性安全系数估算的可能性。文中给出三次试验及试验结果, 试验结果表明用人工神经网络估算岩质边坡安全系数不仅是可行的, 而且是一种实时、准确且准备工作简单的估算方法。     

基于人工神经网络的岩爆预测方法

在分析岩爆主要影响因素的基础上，建立了一种新的人工神经网络岩爆预测模型。采用已有岩爆发生数据作为训练样本对网络进行训练，利用收敛的网络进行岩爆烈度预测，预测结果与实际吻合，说明利用人工神经网络预测岩爆发生烈度是一种可行的方法。