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基于改进爬山聚类法的模糊神经网络边坡稳定性判别模型

作者:薛新华; 刘忠正爬山聚类法模糊神经网络边坡稳定性判别模型

摘要:影响边坡稳定性的因素复杂且具有随机性和模糊性。综合考虑重度、黏聚力、内摩擦角、坡角及坡高等影响边坡稳定的主要因素,为判别边坡稳定性建立出新型模糊神经网络模型,该模型利用学习能力强大的神经网络及推理功能突出的模糊逻辑,通过改进的爬山聚类法进行结构学习,并利用BP算法和最小二乘估计法相结合的综合学习算法来调整参数,进而大幅度提高模型判别能力。经工程实例测试证明该模型可以快速准确的判别边坡的稳定性,可以为类似工程提供参考和借鉴。

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水利与建筑工程学报

《水利与建筑工程学报》(CN:61-1404/TV)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《水利与建筑工程学报》现为:RCCSE中国优秀学术期刊;中国优秀期刊(遴选)数据库收录期刊;万方数据-数字化期刊群全文上网期刊;CNKI中国期刊全文数据库(CJFD)全文收录期刊;中国学术期刊综合评价数据库(CAJCED)统计刊源期刊;中文科技期刊数据库(SWIC)收录期刊。《水利与建筑工程学报》先后荣获陕西省优秀科技期刊奖、《CAJ-CD规范》执行优秀期刊等荣誉。

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