两种神经网络模型在边坡稳定性分析中的应用

• 作者: 徐军 戴春阳 李亮
• 来源期刊: 人民长江
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 BP神经网络 RBF神经网络 边坡稳定性
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 安全监测
• 页码范围: 80-82
• 页数: 3页
• 分类号: TU457
• 字数: 2520字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4179.2007.06.031

摘要

简要分析了BP神经网络和RBF神经网络的特点及算法.用两种方法对边坡实例进行分析比较,结论是两种模型都能比较好地分析边坡稳定性情况.相比之下,RBF神经网络较BP神经网络学习速度快且不存在局部极小问题和学习算法收敛慢等问题.因此RBF神经网络在边坡稳定性分析中更加具有推广性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐军	中国地质大学工程学院	1	11	1.0	1.0
2	李亮	中国地质大学工程学院	38	275	10.0	15.0
3	戴春阳	中国地质大学工程学院	1	11	1.0	1.0