基于神经网络参数优化的岩体边坡稳定性评价

• 作者: 孙金山 杜金龙 樊金平
• 来源期刊: 人民长江
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工神经网络 高陡岩体边坡 参数优化 边坡稳定性 过度拟合
• 年，卷（期）: 2012,（13）
• 所属期刊栏目: 科研
• 页码范围: 77-79,103
• 页数: 4页
• 分类号: P642.2
• 字数: 3103字
• 语种: 中文

摘要

高陡岩体边坡的稳定性是一个内部存在多种相互联系、相互影响因素的复杂系统,而BP人工神经网络属于非线性动态系统,较适合用于评价高陡岩体边坡稳定性.分析了BP网络模型参数对高陡岩体边坡稳定性评价精度的影响,并提出了对模型参数进行优化,以提高预测精度的若干办法.用一工程实例对参数优化后的BP神经网络在高陡岩体边坡稳定性评价中的应用效果进行了检验.研究表明,用经参数优化的BP人工神经网络模型预测高陡岩体边坡稳定性是可行的,预测结果虽然与实际状态存在一定的误差,但仍可以相对准确地反映边坡稳定状况.