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基于灰色Elman神经网络的高边坡变形预测研究

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Elman神经网络在水利工程高边坡稳定性预测分析方面有较强的适用性,有助于工程勘探、设计、施工建设和管理等的顺利进行.本文基于灰色理论对Elman神经网络进行优化,建立GM-Elman神经网络高边坡变形稳定预测模型,综合考虑孔隙水压比、土体容重、内摩擦角、粘聚力、高度和坡角等因素计算边坡稳定系数,通过工程实例对模型进行验证.结果表明,改进后的GM-Elman模型预测准确度更高、误差更小,对高边坡实际施工具有一定的指导意义.

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来源
《2021年（第九届）中国水利信息化技术论坛》|2018年|1-8|共8页
会议地点北京
作者
MA Jing; 马婧; XU Genqi; 徐根祺; DANG Fanig; 党发宁; CAO Ning; 曹宁; ZANG Jing; 张晶;
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作者单位

教育部华中师范大学;

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正文语种
原文格式 PDF
中图分类地基基础及其加固;
关键词
水利工程; 高边坡; 变形预测; Elman神经网络; 灰色理论;

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