BP神经网络模型在空间变异土坡可靠度分析中的预测精度

• 作者: 李亮 褚雪松
• 来源期刊: 中国科技论文
• 学科: 工学
• 关键词: 边坡稳定 可靠度分析 BP神经网络 空间变异性
• 年，卷（期）: 2016,（13）
• 页码范围: 1478-1482
• 页数: 5页
• 分类号: TU437
• 字数: 3929字
• 语种: 中文

摘要

为了探讨强度折减法与 BP 神经网络预测模型在空间变异土坡可靠度分析中的预测精度，采用一维随机场模拟一边坡不排水强度的空间变异性，采用强度折减法计算训练样本的安全系数，将训练好的预测模型对不同相关距离下的随机场实现样本进行了预测，并与强度折减法计算结果进行了对比。结果表明：当土体材料的相关距离确定后，要合理选择随机场模拟的离散尺寸，离散尺寸越小，随机变量个数越多，训练后的神经网络模型预测精度越差；不同的训练样本对预测模型的预测精度也有较大影响，在应用 BP 神经网络预测模型时要尝试多组训练样本。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	褚雪松	青岛理工大学土木工程学院	37	208	9.0	13.0
2	李亮	青岛理工大学土木工程学院	58	340	10.0	16.0