基于模糊神经网络的边坡稳定性评价方法

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1、第5卷增刊2地下空问与工程学报V0I_52009年12月ChineseJournalofUndergroundSpaceandEngineeringDec．2009基于模糊神经网络的边坡稳定性评价方法周宁，傅鹤林，袁勇(1．同济大学地下建筑与工程系，上海200092；2．中南大学，长沙410075)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

2、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；隶属函数中图分类号：U213．1；P642．22文献标识码：A文章编号：1673—0836(21309)增2—1826—07EvaluationApproachofSlopeStabilityBasedonFuzzyNeuralNetworkZHOUNing，FUHe-lin。YUANYong(1

3、．DepartmentofGeotechnicalEngineering-TongfiUniversity。Shanghai200092，China；2．CentralSouthUnwemi~，Changsha410075。China)Abstract：Anevaluationapproachtoslopestabilitybasedonfuzzyneuralnetworkwaspresented-inviewofthecomplexfuzzyandnonlinearrelationofslopestabilityanditsfactorswithcombining

4、fuzzyanalysisandneuralnetworktechnique．Thefuzzyinferenceprocessiscontainedinneuralnetstructure1whichcon~rmsthephysicalmeaningofneuralcellandweightsandincreasesthestudyspeedofneuralnet．FurthermoreItheneuralnetworkhasthepositiveattributestocalculatingprecisionandlearningabilityoffuzzyana

5、lysis．Computationmethodismendedremarkably．Theresultsshowthatreverse—estimationtestofmodeliscorrect，theaccuracyindexofslopestabilityevaluationis100％。themaximalcalculationerrorofeverystepisonly0．25％innet。whichindicatesthatthemodel’Slearningandmemoryabilityisfineanditissteadyandconvenient

6、topractica1．ThisuseevaluationapproachCanmeetthede·mandofpracticalapplicationinrealprojects．Keywords：fuzzyneuralnetwork；slope；stabilityevaluation；fuzzycontrol；membershipfunction种假定的简化模型进行计算得到评价结果，很少考1引言虑实际存在的不确定因素，计算结果往往不能真实边坡是一个复杂的开放系统，影响边坡稳定性的反映分析对象的可靠性。二，不确定性方法，如的因素很多，这些因素与稳定性问有着复杂的非

7、线灰色系统法、模糊评判法及神经网络算法等。这些性关系，具有很强的随机性及模糊性，因此准确的算法能考虑系统的不确定性，应用也较为广泛，但对边坡稳定性进行评价十分困难。目前边坡的稳由于各种方法本身存在局限性，因此评价结果往往定性评价方法主要分为两类：一，定量方法，如极限也缺乏足够的说服力’2J。鉴于此，本文结合模糊平衡法和数值分析法。定量方法大多是对基于各分析与神经网络技术，提出了基于模糊神经网络的·收稿日期：2009-09．30(修改稿)作者简介：周宁(1979一)，男，山西太原人，博士生，从事地下结构及岩土工程方面的研究。E-mail：znwin@126．COm