基于灰色-BP神经网络组合模型的边坡稳定性预报方法.pdf

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1、第64卷第4期有色金属(矿山部分)2012年7月doi：10．3969I／J．issn．1671—4172．2012．04．020基于灰色一BP神经网络组合模型的边坡稳定性预报方法盛建龙，熊绵国(武汉科技大学，武汉430081)摘要：在前人研究成果的基础上，研究BP神经网络模型和灰色系统理论的原理，依据它们的适用条件及优缺点，对同一已知边坡取不同样本区间建立GM(1，1)模型，得到不同的预测结果。将多个灰色预测的结果作为输入变量，使用BP神经网络进行组合，输出组合预测结果。提出基于灰色神经网络范例推

2、理的边坡稳定性评价方法，针对边坡稳定性影响因素的复杂多变性和相当强的不确定性，建立了边坡范例检索模型。通过对边坡稳定性因素的灰色模型预处理，以及边坡范例的神经网络学习，最终实现边坡稳定性评价。关键词：灰色神经网络；边坡；稳定性；预测中图分类号：TD854．6文献标识码：A文章编号：1671—4172(2012)040071-03SlopestabilityforecastingmethodbasedonGreyandBPNeutralNetworkcombinedmodelSHENGJianlong

3、，XIoNGMianguo(WuhanUniversityofScienceandTechnology，Wuhan430081，China)Abstract：Basedonthestudiesbefore，BP(BackPropagation)NeuralNetworkandGreyTheoryarestudiedinthispaper．Withtheusingconditions，aswellastheadvantagesanddisadvantages，GM(1，1)modelisestabli

4、shedunderdifferentsampleintervalsofthesameknownslope，anddifferentforecastingresultsareobtained．Usingsev—eralGreyresultsasinputdata，tOcombinethemwithBPNeuralNetwork，andthenthecombinationresultsareob—tained．Theevaluationofslopestabilityforecastingispropo

5、sedbasedonexample—inferenceofGreyNeuralNetwork．Accordingtothecomplicatedflexibleinfluencesandstronguncertaintyofslopestability，theslopeexampleindexmodelissetup．Finally，thecurrentslopestabilityevaluationcanberealizedthroughGreymodelpreprocessingoftheslo

6、pestabilityfactorsandNeuralNetworkstudyofslopeexamples．Keywords：GreyNeuralNetwork；slope；stability；forecasting随着我国现代化建设事业的迅速发展，各类矿者提出了多种滑坡预报理论模型和方法，要想做到山、公路、铁路、水利、城市建设等工程项目开工建准确预报，必须建立一些具有一般适用性的滑坡预设。在工程的建设过程中或建成后的运营期内，形报判据。国内外主要的判据包括稳定系数法，可靠成了大量的边坡。边坡的稳

7、定是工程建设及人民生度或破坏概率法，边坡岩土体的变形、应力、变形速命财产的重要保证。经过国内外许多滑坡专家的潜率法，位移加速度法等。心研究，边坡稳定性预报理论有了较大发展，纵观其本文对灰色一BP神经网络组合预测模型进行发展过程，大致可分为3个阶段：现象预报和经验式研究，输人多组学习样本进行反复调整训练，选取单预报阶段、位移一时间统计分析预报阶段、综合预报一边坡样本数据检验预测结果。设计应用于边坡预模型及预报判断研究阶段L1]。测的灰色一BP神经网络组合模型，编写基于MAT—滑坡预测模型和预报判据是滑

8、坡时间预报的核LAB软件独立运行的程序，并针对实际案例进行结心，也是滑坡成功预报的重要因素。目前，国内外学果预测和方案优化。将灰色一BP神经网络组合预测模型应用到边作者简介：盛建龙(1964一)，男，博士，教授，岩土工程专业，主要研究坡实际预测中，预测滑坡发生的可能性及时间，从而方向为岩土工程。作好相关准备和预防工作，尽量减小滑坡灾害所造72有色金属(矿山部分)第64卷成的经济损失和人身安全问题。k一1，2，⋯，。1．2BP神经网络1灰色一BP神经网络组合模型BP神经