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高速公路边坡稳定性评价新方法 总被引：3，自引：0，他引：3
为能在初期勘察阶段及少量室内和现场试验的基础上快速、准确地对高速公路边坡进行稳定性评价,提出了一种新的边坡稳定性评价方法。基于福建省高速公路边坡资料,以现场稳定情况为因变量,影响边坡稳定性的14个因子为自变量,利用Logistic逐步回归遴选显著影响因子,建立了边坡稳定性评价的Logistic回归模型。该模型符合拟合优度检验,模型稳定性良好,且预测结果准确。另外,模型影响因子的调查和获取比较容易,模型可处理定性因素,边坡稳定评价过程亦方便、快捷,因而边坡稳定性评价的Logistic回归分析可在高速公路边坡工程中推广应用。 相似文献
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桂柳高速公路边坡稳定性二级模糊综合评价 总被引：6，自引：0，他引：6
根据桂柳高速公路大量的实际数据分析，论证控制边坡变形破坏的主要影响因素及影响程度，其中地形地貌、地质环境、气候条件是基本因素，而人类活动对边坡变形破坏形成起加速和诱发作用，同时针对目前边坡稳定性评价及预测中指标选择及评价方法的不足，指出边坡稳定性评价指标具有分级的特点，并应用模糊数学知识，建立了边坡稳定性二级模糊综合评价模型，该模型包括了3个层次(目标层、因素层、因子层)、4个因素(地貌、地质、气候、人为作用)、14项因子，然后通过实例检验，证实该模型的实用性和有效性，最后用模型对桂柳高速公路路段内边坡稳定性进行了模糊综合分区。 相似文献
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水库边坡的稳定性受诸多因素的影响，以致其准确评价仍存在一定的困难。为克服传统的正态云模型方法在实际应用中存在的云模型特征值取值不统一以及使用期望隶属度而非实际隶属度两个问题，提出了改进型正态云模型，并在MATLAB软件平台上开发了便于模型应用的程序。选取影响水库边坡稳定性的12个主要因素作为评价指标，应用程序生成各评价指标在各稳定性等级的综合隶属度云模型，接着使用改进的熵权层次分析法确定各评价指标的相应权重，最后将平均综合隶属度最高值所在的级别确定为边坡的稳定性等级。将该方法应用于34个水电边坡工程稳定性评价实例，并将结果与现行国家规范推荐的CSMR法及这些边坡的实际状态进行了比对。结果表明该方法的准确度比CSMR法高，具有较好的可靠性和实用性，也可供公路、铁路或建筑等其他岩质边坡在进行稳定性评价时参考。 相似文献
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基于遗传算法和模糊神经网络的边坡稳定性评价 总被引：4，自引：0，他引：4
边坡工程是一个动态的、模糊的、开放的复杂非线性系统,传统的分析方法有时难以对复杂边坡的稳定性做出符合实际的评价。影响边坡稳定性的因素复杂且具有随机性和模糊性。由于神经网络方法不仅能考虑定量因素,而且能考虑定性因素的影响,因而神经网络方法适用于解决非确定性的边坡稳定性评价问题。综合考虑影响边坡稳定性的各方面因素,建立了基于遗传算法的模糊神经网络模型,并利用大量工程资料对网络进行训练和测试。预测结果表明,该模型的预测精度明显高于目前同类方法。 相似文献
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结合已有岩质边坡工程实例,针对岩质边坡稳定性预测中存在的问题,提出了运用BP网络预测岩质边坡稳定性的方法,并构造了相应的网络模型。预测结果表明,模型具有较高的预测精度,能够满足实际工程需要,是有一定实用价值和参考价值的边坡稳定性预测方法。 相似文献
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岩坡系统分析与可靠性评价 总被引：14，自引：0，他引：14
优势面分析原理是边坡工程地质问题的一种新的研究观点和模式。它认为岩坡稳定性以及破坏模式、边界条件受优势面的控制，将边坡隐定性评价问题转化为边坡优势面的寻找与优势分离体的确定。在边坡稳定性的定量评价和预测中运用了系统工程原理和可靠性分析的研究模式和方法，使确定性模型和非确定性模型达到了有机的结合，本文给出了三峡工程、马鞍山露采场等工程边坡研究成果的实例。 相似文献
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Probabilistic neural network is applied to facilitate slope stability estimation by making use of data mining technique and intelligent system. Data mining can draw attention to meaningful structures in the archives of such slope stability data. The soil mechanical characteristics and the slope shape with significant influence on slope stability are used to train and test the neural network. Validation is performed to show the efficiency of probabilistic neural network for estimation of slope stability. The simulation results show that probabilistic neural network model generate higher predicting precision than the conventional linear regression, limit equilibrium method and maximum likelihood estimation. 相似文献
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The factors, which control and affect slope stability, are random and uncertain. As artificial neural network can consider both quantitative and qualitative factors, it is suitable to solve the uncertain problems such as the estimation of slope stability. Combining the parallel searching structure of genetic algorithms with the probabilistic jumping property of simulated annealing, a genetic algorithm and simulated annealing algorithm（GASA）hybrid strategy is proposed for the weights learning of BP networks to speed up training process, improve starting solutions robustness and generalization ability and overcome local minimum. With the consideration of the influencing factors of the stability of the slope, a BP neural network model based on GASA algorithm is established for predicting slope stability and a lot of engineering data are collected to train and examine the model. Some valuable results are derived at last. 相似文献
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土质边坡稳定性影响因素的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
边坡稳定性涉及到诸多因素,引入人工神经网络预测边坡稳定性的方法--误差逆传播学习算法效果显著.边坡稳定性预测系统的输入信息包括岩土体参数、几何参数等,而输出信息则是网络预测的稳定系数和稳定状态.土质边坡主要以圆弧滑移破坏为主,通过人工神经网络预测的结果与实际监测结果的对比分析,证实了BP神经网络在评价土质边坡稳定性方面的效果显著;并在此基础上分析了土质边坡影响因素对边坡稳定性的影响程度. 相似文献
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基于神经网络范例推理的边坡稳定性评价方法 总被引：9，自引：4，他引：9
提出了基于神经网络范例推理的边坡稳定性评价方法。针对边坡的稳定性影响因素的复杂多变性和相当强的不确定性,建立了基于神经网络的边坡范例检索模型。运用神经网络强大的自适应、自组织、自学习的能力以及高度的非线性映射性、泛化性和容错性的特点,通过边坡范例的神经网络学习,建立了当前边坡和边坡范例之间相似性计算关系,最终实现了当前边坡的稳定性评价。对于 8 个验证边坡范例,模型的预测准确性达到了 100 %,范例中的 160 组数据的相关性也达到了0.981 5,表明建立的模型具有很高的预测准确性,模型的泛化能力很强。 相似文献
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基于交替迭代算法神经网络评价岩石边坡稳定性 总被引：2，自引：0，他引：2
目前边坡工程中常用的稳定性分析方法主要分为极限平衡法和数值分析法2大类，文章对它们各自的主要愿理、特点及其优缺点等进行了阐述。首先，根据经典边坡稳定分析方法存在的局限性，提出有必要建立基于人工神经网络的边坡稳定性预报方法。其次，针对经典算法BP网络存在的某些缺陷，提出了一种交替迭代算法神经网络，以提高其非线性映射能力和泛化能力。交替迭代神经网络算法通过解2个阶数比较低的线性代数方程组，逐步求得连接权值的。以此提高收敛速度，且有利于寻求最优解。作者用FORTRAN语言编制了程序。分析了建立边坡岩体稳定性预测网络模型的建立中应该注意的几个方面。最后，基于已有的40个岩石边坡工程实例进行所建立的神经网络的训练和边坡稳定的预报，结果表明文中所建立的边坡稳定性预报方法具有较高的预报准确度。 相似文献
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