基于BP神经网络和多元回归的边坡稳定性预测研究

• 作者: 王建平 郭华
• 来源期刊: 低温建筑技术
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 多元回归 边坡稳定性预测 安全系数
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 冻土与地基基础
• 页码范围: 110-113
• 页数: 4页
• 分类号: TU432
• 字数: 3055字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13905/j.cnki.dwjz.2019.09.028

摘要

针对京新高速张家口路段的5个工程边坡进行了基于BP神经网络和多元回归的稳定性预测模型比较研究.结合45个不同土质参数的公路边坡实例,将影响路基边坡稳定性的岩土体内摩擦角、内聚力、重度、边坡角、边坡高度以及孔隙水压力6个主要因素作为评价因子.采用BP神经网络和多元回归两种预测方法对边坡的安全系数进行预测分析.通过对比两种模型的预测值和实际值以及方差和均方根误差,结果表明,两种模型都有较高的预测准确度,相比之下BP神经网络较之多元回归具有更精确的预测结果,更适用于边坡稳定性的预测分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭华		4	2	1.0	1.0
2	王建平		7	6	2.0	2.0