本文關鍵詞：基于RBF-FCM-OLS的邊坡穩(wěn)定性評價方法

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【摘要】：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡具有很強的非線性并行處理能力和泛化能力,并且有很快的學習收斂速度,不易陷入局部極小,在邊坡穩(wěn)定性評價中已得到廣泛的應用。但其過分依賴于隱含層數(shù)據(jù)中心的選取是否合適,故引入模糊-C均值聚類(FCM)算法對其進行優(yōu)化。以122組邊坡樣本作為樣本總體,其中1~114組為訓練樣本,115~122組為測試樣本,運用FCM算法在邊坡訓練樣本中初選多個RBF網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)中心,在此基礎上運用正交最小二乘法(OLS)訓練網(wǎng)絡,利用訓練后得到的回歸矩陣信息在初選結(jié)果中重新選擇RBF網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)中心,從而使數(shù)據(jù)中心得到優(yōu)化,簡化了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)。將優(yōu)化后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡應用到邊坡測試樣本的安全系數(shù)的預測中,得到較高的預測精度。該方法加快了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練速度,提高了運算速率,與傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡進行比較,進一步證明RBF及其學習算法的優(yōu)越性和實用性。
【作者單位】： 河海大學地球科學與工程學院;
【關鍵詞】： RBF神經(jīng)網(wǎng)絡 模糊-C均值聚類算法 遞歸正交最小二乘法 穩(wěn)定性評價
【分類號】：TU43;TP183
【正文快照】： 1引言邊坡包括自然邊坡和人工邊坡兩種類型。前者是指在自然地質(zhì)作用下形成的山體斜坡、河谷岸坡、海岸陡崖等;后者是指人類工程活動形成的規(guī)模不同、陡緩不等的斜坡[1]。邊坡的穩(wěn)定性問題因其受到的影響因素多樣,并且這些影響因素具有很強的非確定性和交錯性,所以長期以來都

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本文編號：762717