基于Quickprop算法的BP神经网络在边坡稳定性预测中的应用

陈源; 潘宇雄; 胡会根; 袁厚海

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基于Quickprop算法的BP神经网络在边坡稳定性预测中的应用

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cqvip:目前,人工智能方法已经在岩土边坡稳定性预测方面得到应用,由于边坡稳定性的目标函数非线性强,且难获取受力效应的数学解,致使常规预测方法很难得到准确的预测结果。为提高边坡稳定性的预测精度和预测效率,在常规BP神经网络方法的基础上,结合边坡稳定性相关影响因素,采用基于Quickprop算法对预测误差进行归类判断,改善神经网络的构建方式,提高神经网络的预测精度和效率。经测试数据验证,改进的BP神经网络可用于边坡稳定性预测,预测误差小、精度高,具有较强的应用效果。

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来源
《广东土木与建筑》 |2020年第4期|1-529|共6页
作者
陈源; 潘宇雄; 胡会根; 袁厚海;
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作者单位

海南有色工程勘察设计院海口570206;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类岩石稳定性分析;
关键词
边坡稳定性; 安全系数; BP神经网络; Quickprop算法; 预测误差;

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