基于模糊控制的人工神经网络模拟在土质边坡安全预测中的应用

• 作者: 吴启红 彭振斌 彭文祥 陈乐求 陈伟
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊控制系统 神经网络 模糊子集 预测 边坡稳定
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 地质工程·土木工程
• 页码范围: 1381-1387
• 页数: 7页
• 分类号: TP183|TU432
• 字数: 5688字
• 语种: 中文

摘要

从最优化角度出发,用神经网络解决模糊控制系统的规则提取问题,给出可靠的基于BP算法的可靠神经网络模拟过程,对模糊子集个数的选取与系统复杂性、精确性之间的关系进行讨论.为获得边坡复杂工况下的安全特征,建立基于模糊控制的人工神经网络边坡安全预测模型,由大量样本进行网络训练.研究结果表明:所建立的模型预测精度较高,且实用易行;边坡的坡度、内摩擦角、凝聚力对边坡的安全系数影响较大;该预测模型可用于处理普遍存在的不确定性、非线性复杂工程问题;通过模糊控制调整模型,可对不同工程对象进行较精确的模拟分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭文祥	中南大学地学与环境工程学院	70	711	14.0	24.0
2	陈伟	华南理工大学土木与交通学院	15	101	5.0	10.0
4	彭振斌	中南大学地学与环境工程学院	237	2572	23.0	41.0
5	陈乐求	中南大学地学与环境工程学院	22	205	8.0	14.0
8	吴启红	中南大学地学与环境工程学院	17	110	5.0	10.0