基于粗糙集和神经网络的公路边坡失稳灾害预测

摘要：

在系统分析公路边坡失稳灾害影响因素的基础上,选取岩土客重、内聚力、内摩擦角、边坡角、边坡坡高、孔隙压力比等6个指标,结合粗糙集理论和神经网络原理(RSNN),建立公路边坡失稳灾害预测模型;运用粗糙集理论建立决策表,进行数据挖掘、属性重要性排序和属性约简;将粗糙集处理过的决策表作为神经网络的输入,运用反向传播算法对预测模型进行训练.模型验算结果表明预测值与实际值吻合良好,预测精度较高.

关键词：公路、边坡、粗糙集、神经网络、预测模型

分类号：U416.1(道路工程)

在线出版日期：2014-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：107-110