本文關(guān)鍵詞：基于RBF-FCM-OLS的邊坡穩(wěn)定性評(píng)價(jià)方法

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【摘要】：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線(xiàn)性并行處理能力和泛化能力,并且有很快的學(xué)習(xí)收斂速度,不易陷入局部極小,在邊坡穩(wěn)定性評(píng)價(jià)中已得到廣泛的應(yīng)用。但其過(guò)分依賴(lài)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(lèi)(FCM)算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。以122組邊坡樣本作為樣本總體,其中1~114組為訓(xùn)練樣本,115~122組為測(cè)試樣本,運(yùn)用FCM算法在邊坡訓(xùn)練樣本中初選多個(gè)RBF網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)中心,在此基礎(chǔ)上運(yùn)用正交最小二乘法(OLS)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),利用訓(xùn)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(luò)的數(shù)據(jù)中心,從而使數(shù)據(jù)中心得到優(yōu)化,簡(jiǎn)化了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。將優(yōu)化后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到邊坡測(cè)試樣本的安全系數(shù)的預(yù)測(cè)中,得到較高的預(yù)測(cè)精度。該方法加快了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度,提高了運(yùn)算速率,與傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較,進(jìn)一步證明RBF及其學(xué)習(xí)算法的優(yōu)越性和實(shí)用性。
【作者單位】： 河海大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊-C均值聚類(lèi)算法 遞歸正交最小二乘法 穩(wěn)定性評(píng)價(jià)
【分類(lèi)號(hào)】：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(lèi)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(lèi)工程活動(dòng)形成的規(guī)模不同、陡緩不等的斜坡[1]。邊坡的穩(wěn)定性問(wèn)題因其受到的影響因素多樣,并且這些影響因素具有很強(qiáng)的非確定性和交錯(cuò)性,所以長(zhǎng)期以來(lái)都

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