人工神经网络边坡稳定预报

• 作者: 向超文 徐锦洪 於志斌 李焜
• 来源期刊: 苏州科技学院学报（工程技术版）
• 学科: 工学
• 关键词: 预测 边坡稳定 人工神经网络 渗流
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 页码范围: 21-25
• 页数: 5页
• 分类号: TU311.2
• 字数: 4208字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0679.2006.02.006

摘要

建立了人工神经网络的边坡稳定预测模型,收集了较多的样本进行网络训练,结果表明,所建立的模型预测精度较高,简便易行,具有工程应用价值.通过人工神经网络的训练发现,边坡的坡度、内摩擦角、凝聚力对边坡的安全系数影响较大.对于水库边坡来说,水的渗流、水压力和坝高均对边坡的稳定性有较大的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向超文		1	5	1.0	1.0
2	徐锦洪		1	5	1.0	1.0
3	李焜		1	5	1.0	1.0
4	於志斌		1	5	1.0	1.0