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基于神经网络的滑坡稳定性分析与预测

李朋丽

  我国山区面积比重大,气候条件复杂多变,是世界上地质灾害频发、损失极为严重的少数几个国家之一 其中,滑坡灾害所占的比例相当之大,严重影响了公路的正常运营和区域经济的发展,每年由此造成的人员伤亡和经济损失十分严重。建立一个有效的滑坡稳定性分析系统模型并进一步实现滑坡稳定性评价和预测预报,对公路防灾减灾具有重要的工程使用意义。 本文在对滑坡稳定性评价、预测的国内外研究现状进行分析的基础上,论述了滑坡稳定性的影响因素和滑坡稳定性分析的研究方法;分析了神经网络这种研究方法的适用性、优缺点,以及其在滑坡稳定性分析评价中的可操作性,并选择BP神经网络进行滑坡稳定性分析评价。 通过影响因素分析,选取平均坡度、前缘临空坡度、滑面坡度、年平均最大降雨量、近期滑动情况、人类工程活动等6个因素作为滑坡稳定性的评价指标,并且依据工程实例对滑坡影响因素进行了提取,建立了滑坡样本数据库。 以构建的数据库为基础,建立了基于BP神经网络的滑坡稳定性分析与预测模型;应用Matlab工具箱对神经网络进行了设计、权值初始化、数据归一化及网络训练,在此基础上对滑坡稳定性分析与预测模型进行了训练。误差分析结果表明,样本训练结果和实际情况基本吻合,证明该模型能够符合工程实际。 同时,论文建立的模型具有开放性,随着数据的不断添加和完善,模型可以不断地优化,模型评价结果的精度可以进一步得到提高,对滑坡的稳定性评价和防治决策具有重要的指导意义。……   
[关键词]:滑坡;BP神经网络;非线性;稳定性评价;影响因子的提取
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:长安大学2011年