基于RBF神经网络的边坡稳定性预测.pdf

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1、四川建筑科学研究第38卷第1期13OSichuanBuildingScience2012年2月基于RBF神经网络的边坡稳定性预测徐进，彭雄志，欧加加，胡伟明(西南交通大学土木工程学院，四川成都610031)摘要：RBF神经网络具有极强的非线性映射能力，精度高。本文基于RBF神经网络原理，采用自组织选取中心法，建立基于RBF神经网络的边坡稳定性预测模型，并选取大量边坡工程数据作为学习训练和预测样本，利用该模型进行学习和预测。研究结果表明，在处理边坡稳定性预测问题中，该方法具有很好的适应性和较高的精度。关键词：边坡稳定；RBF神经网络；自组织选取中心算法中

2、图分类号：U418．52文献标识码：A文章编号：1008—1933(2012)01—130—04ApredictionoftheslopestabilitybasedonRBFneuralnetworkXUJin，PENGXiongzhi，OUJiajia，HUWeiming(SchoolofCivilEngineering，SouthwestJiaotongUniversity，Chengdu610031，China)Abstract：RBFneuralnetworkhasverystrongnon'nearmappingabilityandhigh

3、accuracy．Inthispaper，apredictingmodelofslopestabilityhasbeenestablishedbasedontheRBFneuralnetworktheoriesusingself-organizingselectioncenteralgorithm．Thenalargenumberofengineeringdataofslopeareselectedassamplestotrainandforecast．Thestudysuggeststhatthemethodhasgoodadaptabilityan

4、dhighprecisionindealingwiththeproblemofslopestabilityprediction．Keywords：slopestability；RBFneuralnetwork；self-organizingselectioncenteralgorithm人工神经网络能够在完全不知道变量和自变量0前言之间确切的函数关系的情况下，较好地实现各参数边坡岩土体的构成与物理力学性质表现出宏观之间的复杂的非线性映射。因此，在边坡稳定性分和微观上的不连续性和高度的非线性等特点，因此，析评价中得到越来越广泛的应用。许多学者基于人边坡工

5、程可以看成是不确定的、非线性的、动态开放工神经网络建立了边坡稳定性评价模型。其中BP的复杂大系统⋯。其稳定性受地质因素和工程因神经网络和RBF神经网络模型应用较多J。其素等的综合影响。这些因素有的是确定性的，但大中，RBF神经网络是局部逼近的一种网络，问题有部分具有随机性、模糊性、可变性等不确定性特点，唯一确定的解，不存在BP网络中遇到的局部极小它们对不同类型边坡岩体稳定性的影响权重是变化值问题，一定能获得全局最小值。与BP网络相比，的，这些因子之间具有复杂的非线性关系，对其稳定RBF神经网络规模通常较大，学习速度较快，网络性作出准确有效的预测预报，仍

6、是岩土工程领域亟的函数逼近能力、泛化能力、模式识别与分类能力都待解决的课题之一J。优于前者J。本文采用RBF神经网络建立预测模近年来，随着不确定性数学方法的发展，一些量型，并对实际边坡的稳定性进行预测。化评价方法被引入到边坡稳定性分析中，例如模糊1基于RBF神经网络的边坡稳定预数学方法、统计预测模型差别法、灰色理论方法、测模型数量化理论方法等。但是，这些方法难以摆脱过多的人为因素影响，这些人为因素对预测结果的影响1．1边坡稳定性分析的评价指标程度目前仍无法估计。引起边坡失稳的原因很多——结构面产状、力学性质、地应力、地下水的作用和人工开采的影响等，这些

7、因素相互发生作用，相互制约。边坡岩收稿日期：2010-08—19体稳定性状况是多种因素非线性耦合作用的结果，作者简介：徐进(1989一)，男，江苏扬州人，本科，研究方向为边其中岩石强度特性、岩体结构、岩体风化作用和坡高坡、软土地基处理。基金项目：西南交通大学大学生科研训练计划(SRTP)专项基金资助是影响边坡稳定的基本因素，而水的作用、施工方式项目(100102)等构成了边坡稳定性的诱发因素。根据上述因素，E—mail：coolxj@qq．con徐进，等：基于RBF神经网络的边坡稳定性预测131本文选取岩土体重度、岩土体的内聚力c、内摩擦间，且{}为日

8、的正交归一化基底，若存在常数C；角、边坡的坡角、边坡高度日、空隙压力’，作使得(()，(￡))