基于模糊相似聚类神经网络模型的公路边坡稳定性分析

• 作者: 何小波 柳厚祥 甘济平 胡勇军
• 来源期刊: 公路
• 学科: 交通运输
• 关键词: 公路工程 边坡稳定性 模糊聚类理论 神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 道路
• 页码范围: 29-37
• 页数: 9页
• 分类号: U416.1
• 语种: 中文

摘要

边坡稳定性分析一直以来都是岩土工程中的核心问题之一,随着社会建设的不断发展,这一问题也变得越来越突出.当今,我国正处在快速发展阶段,各项基础设施建设正在如火如荼地开展,使得边坡稳定性问题变得越来越复杂.特别是高速公路的边坡稳定性,其重要性不言而喻.其工程地质环境复杂多变并受到多种因素的影响,致使人们亟需解决公路边坡稳定性中不太准确的评价问题.为了解决复杂公路边坡稳定性评价这一庞大的系统带来的困难,需要将各学科领域进行交叉融合,以期获得较准确的公路边坡稳定性评价方法.文中将模糊相似聚类模型引入到RBF神经网络中,建立公路边坡稳定性模糊相似聚类RBF神经网络模型,并将该模型应用于公路边坡稳定性评价与预测.研究表明,模糊相似聚类神经网络模型能够合理、可靠地评价公路边坡稳定性.通过各学科领域的交叉融合取得了良好的效果,进一步优化了边坡稳定性评价方法.