【摘 要】
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以边坡高度、边坡角度、岩土重度、粘聚力、内摩擦角等作为输入模式变量,建立BP人工神经网络训练样本集以之用作滑坡稳定性评价.通过对网络学习参数的优化,如学习速率为0.9,
【机 构】
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中国地质大学,水利部长江委三峡勘测研究院
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以边坡高度、边坡角度、岩土重度、粘聚力、内摩擦角等作为输入模式变量,建立BP人工神经网络训练样本集以之用作滑坡稳定性评价.通过对网络学习参数的优化,如学习速率为0.9,学习步长为0.7,在迭代12 589次网络训练后样本收敛.以此为基础,建立BP神经网络各隐含层的连接权重和阈值,进行模式识别,完成了鱼洞河边坡状态和稳定系数的计算.计算结果表明,鱼洞河边坡处于破坏(不稳定)状态,稳定系数为1.100 5.
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