基于神经网络范例推理的边坡稳定性评价方法

›› 2005, Vol. 26 ›› Issue (2): 193-197.

基于神经网络范例推理的边坡稳定性评价方法

刘沐宇^1.2 ，冯夏庭¹

1.中国科学院武汉岩土力学研究所，湖北武汉 430071；2.武汉理工大学土木工程与建筑学院，湖北武汉 430070

收稿日期:2004-04-21 出版日期:2005-02-10 发布日期:2013-11-19
作者简介:刘沐宇，男，1963年生，博士，教授，博士生导师, 主要从事岩土工程与交通土建工程的教学和科研工作
基金资助:
国家973项目（No.2002CB412708）和湖北省自然科学基金资助项目（No.2000J146）。

Evaluation of slope stability based on case-based reasoning integrated with neural network

LIU Mu-yu^1,2, FENG Xia-ting¹

1. Institute of Rock and Soil Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Wuhan 430071, China; 2. School of Civil Engineering and Architecture, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China

Received:2004-04-21 Online:2005-02-10 Published:2013-11-19

摘要/Abstract

摘要： 提出了基于神经网络范例推理的边坡稳定性评价方法。针对边坡的稳定性影响因素的复杂多变性和相当强的不确定性，建立了基于神经网络的边坡范例检索模型。运用神经网络强大的自适应、自组织、自学习的能力以及高度的非线性映射性、泛化性和容错性的特点，通过边坡范例的神经网络学习，建立了当前边坡和边坡范例之间相似性计算关系，最终实现了当前边坡的稳定性评价。对于8个验证边坡范例，模型的预测准确性达到了100 %，范例中的160组数据的相关性也达到了 0.981 5，表明建立的模型具有很高的预测准确性，模型的泛化能力很强。

关键词: 范例推理, 神经网络, 边坡, 稳定性评价

Abstract: An evaluation approach to slope stability based on case-based reasoning integrated with neural network is presented. And in view of the complex and uncertainty of the information of slope stability evaluation, a model indexing slope base case with neural network is set up. In this model, the relationship of similarity between the slope base cases is established by the neural network through training based on case-based reasoning; and the most similar base case to the slope target case in the base cases of slope is found out. Finally, the slope stability of target case is evaluated. It is shown from examples that the result of stability evaluation of the slope is the same as the its practical state; and the approach is simple, practical, and convenient to use.

Key words: case-based reasoning, neural network, slope stability, slope, approach

中图分类号:

TU 457

刘沐宇，冯夏庭，. 基于神经网络范例推理的边坡稳定性评价方法[J]. , 2005, 26(2): 193-197.

LIU Mu-yu , FENG Xia-ting . Evaluation of slope stability based on case-based reasoning integrated with neural network[J]. , 2005, 26(2): 193-197.

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