基于神经网络的无黏性土公路边坡稳定性实时判断研究

• 作者: 王树威 赖见辉 陈艳艳
• 来源期刊: 公路
• 学科: 交通运输
• 关键词: 无黏性土公路边坡 稳定性安全系数Fs 变形值 神经网络法
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 道路
• 页码范围: 32-37
• 页数: 6页
• 分类号: U416.14
• 字数: 3786字
• 语种: 中文

摘要

为了实现对非黏性土公路边坡的稳定性实时预警,采用神经网络方法建立了公路边坡稳定性安全系数Fs和变形值的关系模型.该方法克服了Fs不能实时获取的弊端,由实时测量的变形值计算出Fs,并通过Fs实现无黏性土公路边坡稳定性的实时预警,避免了传统实时预警方法中需要根据经验设定各种变形值阀值的问题.对某无黏性土公路边坡的试验研究表明,神经网络模型计算精度优于其他经验模型,且能够满足工程实时监测的需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈艳艳	北京工业大学交通工程北京市重点实验室	191	2020	25.0	36.0
2	王树威	北京工业大学交通工程北京市重点实验室	5	14	2.0	3.0
3	赖见辉	北京工业大学交通工程北京市重点实验室	16	139	5.0	11.0