基于A-K-GN法的邊坡穩定性分析

在邊坡穩定性分析中,邊坡安全系數受地質條件、地貌因數、水文氣候、地震作用、風化作用等眾多因素的影響,這給邊坡評價帶來了極大的困難.采用A-K-GN法預測邊坡安全系數:用層次分析法對影響邊坡穩定性的主要因素進行分析;用自組織競爭kohonen神經網絡列-邊坡樣本進行歸類;運用經過遺傳算法優化的BP神經網絡(遺傳神經網絡)方法,建立邊坡安全系數隱函數關系式,從而預測邊坡安全系數.用kohonen神經網絡歸類后的邊坡數據為樣本,用層次分析法選取了容重γ、粘聚力c、內摩擦角φ、邊坡角α、邊坡高度H和孔隙壓力比γu作為邊坡安全系數隱函數的隨機變量輸入單元,以邊坡安全系數F作為輸出單元.通過預測值與實際值的對比分析,驗證了A-K-GN法預測邊坡安全系數的合理}生.

作 者： 李媛媛 王恭興   作者單位： 李媛媛(中南林業科技大學,湖南長沙,410014)

王恭興(中南勘測設計研究院,湖南長沙,410014) 

刊 名： 科技風  英文刊名： TECHNOLOGY TREND  年，卷(期)： 2009 ""(13)  分類號： P2  關鍵詞： A-K-GN法   邊坡穩定   層次分析   kohonen神經網絡   遺傳神經網絡  

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