基于径向基神经网络的边坡稳定性评估方法

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摘要在现有研究的基础上,引入径向基神经网络理论,提出了边坡稳定性的径向基神经网络预测方法。以土体重度、内摩擦角、粘聚力、锚固段长度等为输入参数，边坡稳定性系数为输出参数，建立精确RBFNN神经网络模型，对边坡稳定性进行了预测，结果表明：用训练成熟的径向基神经网络进行仿真，避免了诸多人为因素的影响，提高了结果的精度，使得计算高效、结果更加准确。

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关键词：径向基神经网络边坡稳定性人工神经网络数值模拟

Abstract：Ｂａｓｅｄｏｎｅｘｉｓｔｉｎｇｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ，ｒａｄｉａｌｂａｓｅｆｕｎｃｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｈｅｏｒｙｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄａｎｄｒａｄｉａｌｂａｓｅｆｕｎｃｔｉｏｎｎｅｕｔｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｒｅｄｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｓｉｄｅｓｌｏｐｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ．ＰｒｅｃｉｓｅＲＢＦＮＮｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｂｙｔａｋｉｎｇｓｏｉｌｗｅｉｇｈｔ，ｉｎｔｅｒｎａｌｆｒｉｃｔｉｏｎａｎｇｌｅ，ｃｏｈｅｓｉｏｎａｎｄａｎｃｈｏｒａｇｅｌｅｎｇｔｈａｓｉｎｐｕｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｓｌｏｐｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｓｏｕｔｐｕｔｐａｒａｍｅｔｅｒ，ｔｏｐｒｅｄｉｃｔｓｉｄｅｓｌｏｐｅｓｔａｂｉｌｉｔｙ．Ｉｔｉｓｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｂｙｕｓｉｎｇｍａｔｕｒｅｒａｄｉａｌｂａｓｅｆｕｎｃｔｉｏｎｎｅｕｔｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｃｏｕｌｄａｖｏｉｄｍａｎｙｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓｃａｕｓｅｄｂｙｈｕｍａｎｆａｃｔｏｒｓａｎｄｔｈａｔｅｆｆｅｃｔｉｖｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎａｎｄｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｒｅｓｕｌｔａｒｅｏｂｔａｉｎｅｄ．

Key words：ｒａｄｉａｌｂａｓｅｆｕｎｃｔｉｏｎｎｅｕｔｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｉｄｅｓｌｏｐｅｓｔａｂｉｌｉｔｙａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ

引用本文:

. 基于径向基神经网络的边坡稳定性评估方法[J]. 建筑工人, 2012, 43(2): 175-176.

. ＳＩＤＥＳＬＯＰＥＢＡＳＥＤＯＮＲＡＤＩＡＬＢＡＳＥＦＵＮＣＴＩＯＮＮＥＵＲＡＬＮＥＴＷＯＲＫ[J]. Architecture Technology, 2012, 43(2): 175-176.

链接本文:

http://www.jzjs.com/CN/ 或 http://www.jzjs.com/CN/Y2012/V43/I2/175


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