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Computational intelligence tools for the prediction of slope performance

机译：计算智能工具，用于预测边坡性能

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The current paper illustrates the application of computational intelligence tools in slope performance prediction both in static and dynamic conditions. We present the results obtained by using the back-propagation algorithm, the theory of Bayesian neural networks and the Kohonen self-organizing maps, one of the most realistic models of the biological brain functions. We estimate slope stability controlling variables by combining computational intelligence tools with generic interaction matrix theory. Our emphasis is given to the prediction and estimation of the following: slope stability, coefficient of critical acceleration, earthquake induced displacements, unsaturated soil classification, classification according to the status of stability and failure mechanism for dry and wet slopes. Finally, we present an integrated methodology for assessing landslide hazard coupling computational intelligence tools and geographical information systems.
机译：本文阐述了计算智能工具在静态和动态条件下在边坡性能预测中的应用。我们介绍了使用反向传播算法，贝叶斯神经网络理论和Kohonen自组织图（生物脑功能的最现实模型之一）获得的结果。我们通过将计算智能工具与通用相互作用矩阵理论相结合来估算边坡稳定性控制变量。我们的重点是对以下方面的预测和估计：边坡稳定性，临界加速度系数，地震引起的位移，非饱和土分类，根据稳定状态的分类以及干，湿边坡的破坏机理。最后，我们提出了一种评估滑坡灾害耦合计算智能工具和地理信息系统的综合方法。

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