基于RBF神经网络的边坡稳定性分析

• 作者: 吴晟 胡保祯 赵振刚 郑玉洁
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 山地变电站边坡 GeoStudio RBF神经网络 稳定性分析
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 165-168
• 页数: 4页
• 分类号: TP319
• 字数: 3151字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.172045

摘要

为解决云南变电站山地建设中边坡稳定性难以分析的问题,开展了山地变电站的边坡状态检测与稳定性分析研究.运用RBF神经网络算法建立了具有预测能力的分析模型,将边坡压力预测值与监测值相互结合对比分析,并对山地变电站边坡的结构稳定性作出判定.从数据分析可以看出,此传感网络系统的搭建较为成功,在电磁干扰强、地质环境恶劣的工作条件下运行状态良好,达到了监测目的.采用基于RBF神经网络的边坡结构稳定性分析方式,能较好解决边坡稳定性预测问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴晟	昆明理工大学信息工程与自动化学院	87	334	10.0	15.0
2	赵振刚	昆明理工大学信息工程与自动化学院	114	283	8.0	10.0
3	胡保祯	昆明理工大学信息工程与自动化学院	2	4	1.0	2.0
4	郑玉洁	昆明理工大学信息工程与自动化学院	1	0	0.0	0.0