基于神經(jīng)網(wǎng)絡及遺傳算法技術的邊坡穩(wěn)定性評價研究.pdf

1、隨著大規(guī)模工程建設的開展，在工程建設領域出現(xiàn)了越來越多的高陡邊坡，而這些邊坡又往往成為制約工程是否經(jīng)濟合理乃至成敗的重要因素。因此，經(jīng)濟、安全、可靠的設計邊坡工程和準確地分析評價天然邊坡的穩(wěn)定性，意義尤為重大。在邊坡穩(wěn)定性評價的各種方法之中，神經(jīng)網(wǎng)絡方法是一種有效而且準確的途徑。針對該課題，本文對邊坡穩(wěn)定性評價的神經(jīng)網(wǎng)絡方法及神經(jīng)網(wǎng)絡的遺傳優(yōu)化進行了探討和研究。 本文首先引入神經(jīng)網(wǎng)絡及遺傳算法的基本概念，簡要介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡、

2、自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡及遺傳算法的基本原理和特點，然后闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡在邊坡穩(wěn)定性預測中的使用方法和遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲結構的基本方法。在上述基本原理和方法的基礎上，本文詳細介紹了如何進行學習樣本的選擇以及網(wǎng)絡拓撲結構的優(yōu)化方法。 本文采用自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡對收集到的邊坡樣本進行歸類，使學習樣本的噪聲大為降低。BP神經(jīng)網(wǎng)絡采用歸類后的樣本進行學習，使學習效率有了明顯提高，網(wǎng)絡的推廣及泛化能力也得到了進一步加強。同時，BP神經(jīng)網(wǎng)