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为了评价边坡的稳定性,利用神经网络对样本进行训练。由于传统的BP神经网络存在不足,利用了自适应步长的BP神经网络和Levenberg-Marquardt法,并与传统的BP神经网络进行比较。结果表明,这两种方法在提高计算速度和泛化能力具有优势,其中自适应步长的优点更加明显。在考察训练样本预测的准确性方面,3种BP网络的结果相近。