基于遗传算法和模糊神经网络的边坡稳定性评价
  • 【DOI】

    10.3969/j.issn.1000-7598.2007.12.031

  • 【摘要】

    边坡工程是一个动态的、模糊的、开放的复杂非线性系统,传统的分析方法有时难以对复杂边坡的稳定性做出符合实际的评价.影响边坡稳定性的因素复杂且具有随机性和模糊性.由于神经刚络方法不仅能考虑定量因素,而且能考虑定性因素的影响,因而神经网络方法适用于解决非确定性的边坡稳定性评价问题.综合考虑影响边坡稳定性的各方面因素,建立了基于遗传算法的模糊神经网络模型,并利用大量工程资料对网络进行训练和测试.预测结果表... 展开>>边坡工程是一个动态的、模糊的、开放的复杂非线性系统,传统的分析方法有时难以对复杂边坡的稳定性做出符合实际的评价.影响边坡稳定性的因素复杂且具有随机性和模糊性.由于神经刚络方法不仅能考虑定量因素,而且能考虑定性因素的影响,因而神经网络方法适用于解决非确定性的边坡稳定性评价问题.综合考虑影响边坡稳定性的各方面因素,建立了基于遗传算法的模糊神经网络模型,并利用大量工程资料对网络进行训练和测试.预测结果表明,该模型的预测精度明显高于目前同类方法. 收起<<

  • 【作者】

    薛新华  张我华  刘红军 

  • 【作者单位】

    浙江大学/中国海洋大学

  • 【刊期】

    岩土力学 ISTIC EI PKU 2007年12期

  • 【关键词】

    遗传算法  模糊神经网络  边坡稳定性  评价 

  • 【基金项目】

    国家自然科学基金