自适应BP神经网络在边坡稳定性预测中的应用

作     者：汪茜 李广杰 郑百功 孟凡奇 刘建磊 

作者机构：吉林大学建设工程学院吉林长春130026 中国建筑材料工业地质勘查中心吉林总队吉林长春130033 黄河勘测规划设计有限公司河南郑州450003 

基　　金：国土资源部地质灾害调查项目(国土资环函22号) 

出 版 物：《人民黄河》 (Yellow River)

年 卷 期：2010年第32卷第4期

页      码：120-121页

摘      要：边坡工程是一个动态开放、非线性的复杂系统,应用传统的分析方法往往难以确切描述其非线性特性,采用学习率自适应调整和动量法,对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢、对神经元个数依赖性大等缺点进行改进,建立了(6-13-2)结构的自适应BP神经网络模型。边坡预测实例表明:自适应BP神经网络的预测精度高于标准BP神经网络;改进后的BP神经网络提高了网络的训练速度,节省了时间,提高了计算精度。

主 题 词：BP神经网络 自适应改进法 边坡稳定性 非线性 预测 

学科分类：08[工学] 080104[080104] 0815[工学-矿业类] 0801[工学-力学类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-1379.2010.04.054

馆 藏 号：203787928...