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。     

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。     

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。     

模糊优选神经网络在边坡稳定性分析中的应用

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。     

因子分析-概率神经网络模型在边坡稳定性评价中的应用

边坡稳定性分析是一个复杂的系统工程问题,其评价直接影响边坡工程的安全性与经济性。为了实现对边坡稳定性的快速、高效和准确评价,需要考虑边坡稳定性多种评价指标,但指标间或多或少存在一定的相关性,从而导致参量信息重叠。文章提出一种因子分析方法对边坡稳定性相关指标数据进行降维处理,提取3个综合指标对边坡稳定性进行总体评价。因子分析后的指标彼此独立,能够满足概率神经网络（PNN）样本层中采用高斯函数作径向基函数的要求。在因子分析的基础上,建立边坡稳定性评价的PNN模型,将其应用于39个典型的边坡稳定性评价。预测结果表明:5种不同的训练和测试样本个数下PNN模型仍具有良好的预测效果,其正判率分别为100%、94.87%、94.87%、84.62%和84.62%,说明因子分析与PNN模型结合可为岩土工程中边坡稳定性评价提供了一种很好的思路。     

边坡稳定性的神经网络预测研究

根据神经网络法的基本原理，结合38个实际边坡工程稳定实例，应用VB5．0可视化编程语言，建立了边坡稳定性的神经网络预测模型，并运用该模型对部分边坡工程的稳定性进行预测，预测结果与边坡实际稳定状态相吻合，从而表明了神经网络法在边坡稳定性预测中的有效性。     

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。     

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。     

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。     

BP小波神经网络在边坡位移预测中的应用

用优化的BP小波神经网络建立的预测模型对吊钟坝边坡的变形量进行了预测。引入了共轭梯度反向传播算法来优化BP小波神经网络,从而使网络计算量大为减少,避免了网络产生局部最优的弊端,有效提高了网络的质量。与未优化的BP小波神经网络和BP神经网络的预测结果进行比较可以看出,优化的BP小波神经网络的预测值更接近GPS实测值。     

基于T-S模型的模糊神经网络在边坡稳定评价中的应用

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     

可靠度方法在边坡稳定性分析中的应用

可靠性工程是一门正在迅速发展的新学科,可靠度分析方法被看作近代工程技术的重要发展。通过可靠度分析方法对某边坡进行稳定性分析,并与传统的确定性分析方法对比。可靠度分析方法在边坡稳定性计算中具有实用性。     

遗传算法在边坡稳定性分析中的应用

实际工程中的边坡往往具有不规则、非均匀性,本文提出采用遗传算法进行边坡稳定性分析,该法能够获得全局最优解,克服了传统方法容易陷入局部最优解的缺点,将该方法应用于工程实际,获得非圆弧型最危险滑动面,与传统方法进行对比,结果表明遗传算法所得结果精度更高,可靠性更好。     

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。     

圆弧形公路边坡稳定性分析的神经网络法

边坡的稳定性往往取决于一些难以确定的非线性因素.而人工神经网络法具有并行处理数据与信息、良好的容错特性和较强的抗噪声能力,可以通过自学功能从样本实例中获得复杂的非线性关系,能模拟人脑的某些智能行为,因而适用于解决非确定性的边坡稳定性评价问题.本文建立了边坡稳定性评价的神经网络BP模型,用收集到的边坡稳定破坏实例作为样本进行学习,对桂林-柳州一级公路中K250段公路边坡进行了稳定性评价,结果表明:神经网络法是一种有效的边坡稳定性分析方法.     

基于神经网络范例推理的边坡稳定性评价方法

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。     

边坡稳定性的CPSO-BP模型研究

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。     

遗传算法在边坡抗震稳定性分析中的应用

根据遗传算法的思想和拟静力瑞典法基于圆弧滑动面的假定，提出一种用遗传算法搜索最危险滑动面及其对应的最小安全系数的方法。该方法模拟了生物遗传进化过程，克服了传统方法容易陷和局部极小值的缺点，是一种全局优化算法。并通过一个工程实例对其进行了验证。     

从影响因素相互作用关系分析岩石边坡的稳定性

从区域上影响岩石边坡稳定性的地质和工程两方面因素相互作用出发建立关系矩阵,进一步得到它们各自权重,并求得岩体不稳定性指数（ＲＭＩＩ）;通过观察实际变形边坡影响料大的地质因素是同现及其作用程度计算出可预报性估值（ＰＲ）。结合实验对两者结果进行了比较。     

模糊数学在岩质边坡稳定性分析中的应用

模糊评判法作为一种评价边坡稳定性方法,其关键在于能否准确地建立评价模型,是否能准确建立模型的重点在于隶属度与各评价因子权重的确定。在实际工程中,几乎所有研究者都是采用专家打分法来定权重。虽然这一方法应用广泛,但是主观性太强,不够客观合理。采用判断矩阵分析法来确定评价因子的权重,用二级模糊评判对某工程实例进行计算分析,结果表明用该法确定权重简便,亦能较好反映边坡所处状态。