基于改进径向基函数神经网络的边坡稳定性研究

• 作者: 刘德阳 南江萍 张正勃 徐根祺 曹宁 贾亚娟
• 来源期刊: 微处理机
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基 神经网络 边坡稳定性
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 微机网络与通信
• 页码范围: 21-25
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-2279.2020.05.006

摘要

边坡稳定性研究对于水利工程的勘探、设计、建设和管理工作至关重要,针对现有研究方法存在的适用性不强和误差较大等问题,基于粒子群优化算法对径向基函数神经网络进行改进,提出了一种水利工程边坡稳定性预测模型.该模型以孔隙水压比、土体容重、内摩擦角、粘聚力、坡高和坡角等参数为输入变量,以边坡稳定系数为输出变量.以实际工程为例对模型性能进行分析,结果表明,相比单一的RBF模型,优化后的模型在水利工程边坡稳定性分析中的预测精度更高、误差更小,获得了更好的分析效果,为水利工程边坡稳定性研究提供了一种有效的新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐根祺		1	0	0.0	0.0
2	刘德阳		1	0	0.0	0.0
3	曹宁		1	0	0.0	0.0
4	贾亚娟		1	0	0.0	0.0
5	南江萍		1	0	0.0	0.0
6	张正勃		1	0	0.0	0.0