【摘 要】
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本文将模式识别、神经网络与稳定性评价等方法进行集成,建立了边坡稳定性分析集成系统.基于Hopfield神经网络的破坏模式识别系统是以岩体结构为最基本的控制因素,同时结合考虑岩性、结构面形态及边坡结构参数等因素.集成系统还采用改进的BP算法,建立了边坡稳定性的分析预测模型.结合32个工程实例,对边坡稳定性进行了评价.结果表明:边坡稳定性分析集成系统对边坡稳定性进行综合分析与判断,能充分发挥各种方法的
【机 构】
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中原工学院,土木建筑工程系,河南,郑州,450007
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本文将模式识别、神经网络与稳定性评价等方法进行集成,建立了边坡稳定性分析集成系统.基于Hopfield神经网络的破坏模式识别系统是以岩体结构为最基本的控制因素,同时结合考虑岩性、结构面形态及边坡结构参数等因素.集成系统还采用改进的BP算法,建立了边坡稳定性的分析预测模型.结合32个工程实例,对边坡稳定性进行了评价.结果表明:边坡稳定性分析集成系统对边坡稳定性进行综合分析与判断,能充分发挥各种方法的优点,从而提高边坡稳定性分析的合理性与可靠性.
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