【摘 要】
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人工神经网络作为一种评价边坡稳定性的半定量方法,由于影响边坡稳定性的因素较多,必然会产生信息量的重叠及失准,从而导致神经网络的规模庞大和泛化能力下降,影响其在边坡问
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人工神经网络作为一种评价边坡稳定性的半定量方法,由于影响边坡稳定性的因素较多,必然会产生信息量的重叠及失准,从而导致神经网络的规模庞大和泛化能力下降,影响其在边坡问题上的可应用性.针对这一问题,应用分段逆回归(SIR)方法实现BP神经网络的维数压缩,并在SIR方法中采用新的归一化函数进行标准化处理,最终达到减小神经网络规模、提高其泛化能力的目的.通过边坡稳定实例分析,说明该方法能达到满意效果.
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