基于BP神经网络算法下的边坡安全预测

• 作者: 熊建宁
• 来源期刊: 江西水利科技
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 强度折减系数 安全系数
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 试验与研究
• 页码范围: 176-179
• 页数: 4页
• 分类号: TU459
• 字数: 2718字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-4701.2018.03.06

摘要

边坡的实时变形一直是岩土工程界关心的问题,由于不同工程的条件不同,影响边坡位移的因素较多,进而使其变化趋势复杂.为了得到边坡位移与稳定性的关系,采用BP神经网络算法与强度折减法综合对土质边坡安全系数进行预测.结果显示:通过强度折减法计算出边坡位移,并获取较完善的BP神经网络样本数据,当迭代次数达到足够时,完全可以忽略预测结果与实际结果的误差;通过实际工程中的边坡监测数据,然后由建立的BP神经网络能够较为准确的输出边坡的强度折减系数,进而得到相应的安全系数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊建宁		8	18	3.0	3.0