BP神经网络在鱼洞河滑坡稳定性评价中的应用

以边坡高度、边坡角度、岩土重度、粘聚力、内摩擦角等作为输入模式变量 ,建立BP人工神经网络训练样本集以之用作滑坡稳定性评价。通过对网络学习参数的优化 ,如学习速率为 0 .9,学习步长为 0 .7,在迭代 12 5 89次网络训练后样本收敛。以此为基础 ,建立BP神经网络各隐含层的连接权重和阈值 ,进行模式识别 ,完成了鱼洞河边坡状态和稳定系数的计算。计算结果表明 ,鱼洞河边坡处于破坏 (不稳定 )状态 ,稳定系数为 1.10 0 5。