边坡关键块体的神经网络预测法

• 作者: 杨文东 范高军
• 来源期刊: 国外建材科技
• 学科: 工学
• 关键词: 岩体边坡 关键块体 神经网络 预测方法
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 建设设计
• 页码范围: 82-84
• 页数: 3页
• 分类号: TU2
• 字数: 2448字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1674-6066.2007.05.039

摘要

针对岩体边坡关键块体的状态(关键与否)与其几何参数和力学参数之间存在高度的非线性映射关系,利用人工神经网络理论的强大非线性映射能力和自学习特性,提出了岩体边坡关键块体的神经网络预测法.以某电站厂房边坡为例,仿真结果表明,该方法能够充分体现边坡关键块体状态与块体的几何参数和力学参数之间的非线性关系和隐含关系,具有较高的精度,所预测的边坡关键块体状态与实际吻合.此方法为岩体边坡关键块体的识别提供了一种新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨文东	武汉理工大学土木工程与建筑学院	39	240	9.0	13.0
2	范高军		5	26	3.0	5.0