降雨影响下高边坡渗压神经网络监测模型

黄铭; 刘俊

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为准确揭示高边坡在降雨影响下的渗压变化规律,掌握其安全状态,在降雨作用分析基础上,提出以积分型降雨因子进行边坡渗压分析;以径向基函数(RBF)神经网络为建模工具,构建渗压降雨监测模型结构,并根据高密度采集的实测序列与模糊C均值聚类(FCM)算法进行RBF计算中心的比较选择.应用表明,积分型降雨因子能有效反映降雨的作用,以实测数据建立的渗压监测模型取得了理想效果.

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来源
《上海交通大学学报》 |2013年第10期|1548-1551|共4页
作者
黄铭; 刘俊;
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作者单位

合肥工业大学土木与水利工程学院;

上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类变形测量;
关键词
高边坡; 渗压; 降雨; 径向基函数; 监测模型;

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