文献类型：期刊文章

作　　者：黎玺克[1]

LI Xike(The General Engineering Survey Institute of Railways of Gansu Company Limited,Lanzhou,Gansu 730000,China)

机构地区：[1]甘肃铁道综合工程勘察院有限公司,甘肃兰州730000

出　　处：《河北工业科技》

年　　份：2020

卷　　号：37

期　　号：3

起止页码：164-169

语　　种：中文

收录情况：AJ、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、INSPEC、JST、PROQUEST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为了解决边坡工程中非线性变化给稳定性预测造成的困难,建立了GA-BP神经网络计算模型预测岩质边坡稳定性。采用定性评价和相互作用矩阵复核的方式,选取边坡坡度、边坡高度、斜坡结构类型、岩体强度、控滑结构面倾角、岩体结构特征、地表变形强度、人类活动强度8个评价因子作为BP神经网络的输入变量;利用遗传算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化后训练岩质边坡稳定性预测模型;对比分析GA-BP神经网络和BP神经网络的预测效果。结果表明,优化后的预测结果误差绝对值小于0.15的占85%,未优化的传统神经网络仅占45%,优化后的预测结果更加接近真实值,表明遗传算法对传统BP神经网络的优化是有效的。研究结果对建立岩质边坡稳定性预测模型具有一定的参考价值。

关 键 词：区域地质学 遗传算法 BP神经神经网络  岩质边坡 稳定性  

分 类 号：P694[地质学类;地质类]