基于新型仿生智能方法的边坡变形位移预测

• 作者: 张军 胡丹 薛源 郭科
• 来源期刊: 物探化探计算技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: 免疫克隆神经网络 边坡 位移 预测
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机应用技术
• 页码范围: 446-449
• 页数: 4页
• 分类号: O29|P642.2
• 字数: 3347字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1749.2007.05.017

摘要

边坡地变形,具有高度复杂的非线性演化特征.将BP神经网络和免疫克隆算法改进并集成结合,提出一种新型的仿生智能方法,即免疫克隆神经网络.并利用其强大的非线性拟合能力,对边坡进行变形位移的预测.结果表明,此方法拥有较高的预测精度,为边坡变形位移的预测提供了行之有效的途径,从而为边坡稳定性判别和滑坡预报提供了可靠的分析依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭科	成都理工大学信息管理学院	128	1069	17.0	24.0
2	胡丹	成都理工大学信息管理学院	17	55	4.0	6.0
3	张军	成都理工大学信息管理学院	6	16	3.0	3.0
4	薛源	成都理工大学信息管理学院	8	38	4.0	6.0