基于BP神经网络算法下的边坡安全预测

熊建宁

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基于BP神经网络算法下的边坡安全预测

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边坡的实时变形一直是岩土工程界关心的问题,由于不同工程的条件不同,影响边坡位移的因素较多,进而使其变化趋势复杂.为了得到边坡位移与稳定性的关系,采用BP神经网络算法与强度折减法综合对土质边坡安全系数进行预测.结果显示:通过强度折减法计算出边坡位移,并获取较完善的BP神经网络样本数据,当迭代次数达到足够时,完全可以忽略预测结果与实际结果的误差;通过实际工程中的边坡监测数据,然后由建立的BP神经网络能够较为准确的输出边坡的强度折减系数,进而得到相应的安全系数.

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来源
《江西水利科技》 |2018年第3期|176-179|共4页
作者
熊建宁;
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作者单位

重庆市水利电力建筑勘测设计研究院,重庆401120;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类岩体原位测试;
关键词
BP神经网络; 强度折减系数; 安全系数;

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