学术探索
学术期刊
新闻热点
数据分析
智能评审
立即登录
基于人工神经网络的公路黄土高边坡稳定性预测研究
被引:5
作者
:
郭社锋
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
长安大学地质工程与测绘学院
郭社锋
毛彦龙
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
长安大学地质工程与测绘学院
毛彦龙
高德彬
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
长安大学地质工程与测绘学院
高德彬
倪万魁
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
长安大学地质工程与测绘学院
倪万魁
郑万成
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
长安大学地质工程与测绘学院
郑万成
机构
:
[1]
长安大学地质工程与测绘学院
[2]
长安大学地质工程与测绘学院 陕西西安
[3]
陕西西安
来源
:
公路交通科技
|
2005年
/ S2期
关键词
:
黄土高边坡;
稳定性预测;
人工神经网络;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
U416.14 [];
学科分类号
:
摘要
:
文章介绍了BP网络模型的计算过程并对其性能进行了改进。在此基础上,分析了影响黄土高边坡稳定性的因素,包括土体的容重γ、粘聚力c、内摩擦角φ、孔隙水压力比γu,地震烈度,边坡坡比和边坡高度H。在对西部四省地区上百个黄土高边坡稳定性进行调查的基础上,结合典型的实测数据,应用改进的神经网络BP模型对其进行预测和评价研究。结果表明:改进的BP模型具有收敛快、数据输入方便等优点,预测结果相对传统方法来说更准确、可靠,具有一定的推广的价值。
引用
收藏
页码:63 / 66
页数:4
相关论文
共 3 条
[1]
用改进后的BP神经网络评价黄土质边坡稳定性
[J].
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
李喜安
;
彭建兵
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
长安大学地测学院
彭建兵
.
地质灾害与环境保护,
2002,
(04)
:56
-59
[2]
BP算法各种改进算法的研究及应用
[J].
金丕彦,芮勇
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
东南大学自动控制系,清华大学自动化系
金丕彦,芮勇
.
南京航空航天大学学报,
1994,
(S1)
:201
-205
[3]
人工神经网络技术及应用[M]. 中国电力出版社 , 陈祥光, 2003
←
1
→
共 3 条
[1]
用改进后的BP神经网络评价黄土质边坡稳定性
[J].
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
李喜安
;
彭建兵
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
长安大学地测学院
彭建兵
.
地质灾害与环境保护,
2002,
(04)
:56
-59
[2]
BP算法各种改进算法的研究及应用
[J].
金丕彦,芮勇
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
东南大学自动控制系,清华大学自动化系
金丕彦,芮勇
.
南京航空航天大学学报,
1994,
(S1)
:201
-205
[3]
人工神经网络技术及应用[M]. 中国电力出版社 , 陈祥光, 2003
←
1
→