基于遗传算法和模糊神经网络的边坡稳定性评价

›› 2007, Vol. 28 ›› Issue (12): 2643-2648.

基于遗传算法和模糊神经网络的边坡稳定性评价

薛新华¹，张我华¹，刘红军²

1.浙江大学岩土工程研究所杭州 310027；2.中国海洋大学环科院青岛 266003

收稿日期:2005-11-24 出版日期:2007-12-10 发布日期:2013-10-18
作者简介:薛新华，男，1977年生，博士生，主要从事岩土工程方面的研究工作
基金资助:
国家自然科学研究基金（No. 50379046）资助研究项目.

Evaluation of slope stability based on genetic algorithm and fuzzy neural network

XUE Xin-hua¹, ZHANG Wo–hua¹, LIU Hong-jun²

1.Institute of Geotechnical Engineering，Zhejiang University，Hangzhou 310027，China； 2.Dept.of.Geoenvironmental Engineering，Ocean University of China，Qingdao 266003，China

Received:2005-11-24 Online:2007-12-10 Published:2013-10-18

摘要/Abstract

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。由于神经网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。

关键词: 遗传算法, 模糊神经网络, 边坡稳定性, 评价

Abstract: Slope engineering is a dynamic, fuzzy, open and complicated nonlinear system, which makes it difficult to evaluate complicated slopes conforming to reality by the traditional analysis method. The factors which control and affect slope stability are random and fuzzy variables. As artificial neural network can consider both quantitative and qualitative factors, it is suitable to solve the uncertain problems, such as the estimation of slope stability. In consideration of influencing factors of the slope stability, a fuzzy neural network model based on genetic algorithm is established to predict slope stability, and many engineering data are collected to train and examine the model. Compared with the BP neural network, the presented model has higher predicting accuracy.

Key words: genetic algorithm, fuzzy neural network, slope stability, evaluation

中图分类号:

TU 433

薛新华，张我华，刘红军 . 基于遗传算法和模糊神经网络的边坡稳定性评价[J]. , 2007, 28(12): 2643-2648.

XUE Xin-hua , ZHANG Wo–hua , LIU Hong-jun . Evaluation of slope stability based on genetic algorithm and fuzzy neural network[J]. , 2007, 28(12): 2643-2648.

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[1]	马春辉, 杨杰, 程琳, 李婷, 李雅琦, . 基于量子遗传算法与多输出混合核相关向量机的堆石坝材料参数自适应反演研究[J]. 岩土力学, 2019, 40(6): 2397-2406.
[2]	余国, 谢谟文, 郑正勤, 覃事河, 杜岩, . 基于GIS的边坡稳定性计算方法研究[J]. 岩土力学, 2019, 40(4): 1397-1404.
[3]	崔琦, 侯建国, 宋一乐. 抽水蓄能电站地下厂房围岩约束及结构振动特性分析 [J]. 岩土力学, 2019, 40(2): 809-817.
[4]	宋洪强, 左建平, 陈岩, 黎立云, 洪紫杰, . 基于岩石破坏全过程能量特征改进的能量跌落系数[J]. 岩土力学, 2019, 40(1): 91-98.
[5]	刘洋洋, 郭增长, 李永强, 李有鹏. 基于熵权集对分析和车载激光扫描的公路边坡危险性评价模型[J]. 岩土力学, 2018, 39(S2): 131-141.
[6]	尹小涛，薛海斌，汤华，任兴文，宋罡,. 边坡局部和整体稳定性评价方法的辩证统一[J]. , 2018, 39(S1): 98-104.
[7]	尹小涛，严飞，秦雨樵，周磊，王东英, . 地震作用下华丽高速公路金沙江桥华坪岸顺层边坡动力稳定性评价[J]. , 2018, 39(S1): 387-394.
[8]	代仲海，胡再强，尹小涛，吴振君，. 工程荷载作用下缓倾角反倾似层状岩质边坡变形稳定性分析[J]. , 2018, 39(S1): 412-418.
[9]	任连伟，周桂林，顿志林，何停印，杨权威，张敏霞，. 采空区建筑地基适宜性及沉降变形计算工程实例分析[J]. , 2018, 39(8): 2922-2932.
[10]	秦雨樵，汤华，冯振洋，尹小涛，王东英, . 基于聚类分析的边坡稳定性研究[J]. , 2018, 39(8): 2977-2983.
[11]	温树杰，梁超，宋亮亮，刘刚,. 基于最小势能法的三维临界滑裂面搜索方法[J]. , 2018, 39(7): 2708-2714.
[12]	李建朋，聂庆科，刘泉声，于俊超,. 基于权重反分析的岩溶地面塌陷危险性评价方法研究[J]. , 2018, 39(4): 1395-1400.
[13]	杨智勇，李典庆，曹子君，唐小松, . 基于广义子集模拟的土坡系统可靠度分析[J]. , 2018, 39(3): 957-966.
[14]	赵金帅，冯夏庭，江权，陈炳瑞，肖亚勋，胡磊，丰光亮，李鹏翔，. 分幅开挖方式下高应力硬岩地下洞室的微震特性及稳定性分析[J]. , 2018, 39(3): 1020-1026.
[15]	徐楚，胡新丽，何春灿，徐迎，周昌. 水库型滑坡模型试验相似材料的研制及应用[J]. , 2018, 39(11): 4287-4293.

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