基于模糊神经网络的边坡稳定性评价方法

摘要：

针对边坡稳定与其影响因素间复杂的模糊性和非线性关系,结合模糊分析与神经网络技术,提出了基于模糊神经网络的边坡稳定性评价方法.方法将模糊推理过程溶入神经网络结构中,使神经网络的神经元和权值物理意义明确,学习速度加快.同时神经网络计算又能克服模糊分析计算精度低、学习能力差等缺点,实现了计算方法的优势互补.实例研究中,模型计算的回判检验无误.边坡稳定性评价准确率达到100%,且网络每一步的最大计算误差仅0.25%,表明模型的学习性、记忆性、稳定性高,泛化能力较强,能够满足实际工程的评价需求.

关键词：模糊神经网络、边坡、稳定性评价、模糊控制、隶属函数

所属期刊栏目：5

分类号：U213.1;P642.22(铁路线路工程)

在线出版日期：2010-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1826-1832