GRNN在边坡稳定预测分析中的应用

• 作者: 李晓敏 狄圣杰 魏樯
• 来源期刊: 水利水电科技进展
• 学科: 工学
• 关键词: 广义回归神经网络 光滑因子 边坡稳定预测
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 工程技术
• 页码范围: 80-83
• 分类号: TU452
• 字数: 3209字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3880/j.issn.1006-7647.2011.03.022

摘要

介绍广义回归神经网络(GRNN)的原理和影响因素,论述光滑因子的影响和选择.采用LOO交叉验证方法遍历所有样本,搜索出合适的光滑因子,结果表明合适的光滑因子能够较大幅度地提高网络泛化能力.应用收集到的82个圆弧滑面边坡稳定状态的实例资料,将GRNN模型应用于边坡稳定性评价,计算结果表明,在边坡稳定状态分析及预测方面,GRNN模型比BPNN模型更加精准筒捷.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏樯		2	0	0.0	0.0
2	狄圣杰	河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室	6	39	3.0	6.0
3	李晓敏	郑州科技学院土木与建筑工程系	1	0	0.0	0.0