基于径向基神经网络的边坡稳定性评估方法.pdf

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1、第43卷第2期2012年2月建筑技术ArchitectureTechnoloaw·175·Vo1．43No．2Feb．2012基于径向基神经网络的边坡稳定性评估方法麻官亮，邵玉刚(中交第二公路勘察设计研究院有限公司，430052，武汉)摘要：在现有研究的基础上，引入径向基神经网络理论，提出了边坡稳定性的径向基神经网络预测方法。以土体重度、内摩擦角、粘聚力、锚固段长度等为输入参数，边坡稳定性系数为输出参数，建立精确RBFNN~经网络模型，对边坡稳定性进行了预测，结果表明：用训练成熟的径向基神经网络进行仿真，避

2、免了诸多人为因素的影响，提高了结果的精度，使得计算高效、结果更加准确。关键词：径向基神经网络；边坡稳定性；人工神经网络；数值模拟中图分类号：TU311．2文献标识码：A文章编号：1000—4726[2012)02—0175—02SII)ESLoPEBASEDoNRADIALBASEFUNCTIoNNEURALNETWoRKMAGuan-liang，SHAOYu-gang(ccccSecondHighwayConsultantsCo．，Ltd．，430052，Wuhan，China)Abstract：Base

3、donexistingresearches．radialbasefunctionneur~networktheoryiSintroducedandradialbasefunctionneutralnetworkpredicationmethodforsideslopestabilityiSputforward．PreciseRBFNNneuralnetworkmodelisestablishedbytakingsoilweight，internalfrictionangle，cohesionandancho

4、ragelengthasinputparametersandslopestabilitycoefficientasoutputparameter，topredictsideslopestability．Itisindieatedthatsimulationbyusingmatureradialbasefunctionneutralnetworkcouldavoidmanyinfluencescausedbyhumanfactorsandthateffectivecalculationandmoreaccur

5、ateresultareobtained．Keywords：radialbasefunctionneutralnetwork；sideslopestability；artificialneuralnetwork；numericalsimulation边坡稳定性问题涉及矿山工程、道桥工程、水利工1RBFNN的基本原理is]程及建筑工程等诸多领域。对于边坡稳定性研究，早期RBFNN是众多人工神经网络中的一种具有良好的工程地质评价方法是建立在类比统计基础之上的定性能的网络，其既有生物背景，又与函数逼近理论相吻性分

6、析方法，这些方法以定洼描述和分析为主，存在个合，适合于多变量函数逼近，并且还具有唯一最佳逼近人主观随意性和不确定陛，难以建立统一的评价标准。点的优点。RBFNN网络结构与多层前向网络类似，它并且，在边坡的稳定性计算中，由于地质特征或土体参是一种3层前向网络。输入层由信号源结点组成；第2层数的模糊性与不确定}生，使得边坡稳定性计算过程较为隐含层，隐单元数视所描述问题的需要而定；第3层为复杂，计算结果离散l生大，从而导致边坡稳定f生具有为输出层，它对输入模式的作用作出响应。从输入空间不确定I生等。因此，应用传统

7、的解析方法难以准确地对到隐含层空间的变换是非线『生的。而从隐含层空间到边坡稳定性进行评估]。输出层空间的变换是线陛的。RBFNN从一个神经元开径向基神经网络RBFNN(RadialBasisFunction始每迭代一步增加一个RBFNN神经元，并采用正交最NeuralNetwork)可根据问题确定相应的网络拓扑结小二乘法找出最恰当的输入向量~)JI3RBFNN的权值构，学习速度快，不存在局部最小问题。因此，RBFNN向量。每步计算出目标向量与RBFNN学习输出和中量在众多领域得到广泛应用。间的误差平方和，当

8、达到设置的误差指标或达到最多采用已有数值分析结果[，应用径向基神经网的神经元个数时，训练结束。方法进行拟合，可得到边坡土体参数与边坡稳定性之2边坡稳定的神经网络分析方法间的映射关系。2．1影响边坡稳定的主要因素收稿日期：2011-12—11影响边坡稳定性的因素多，如土体重度、内摩擦作者简介：麻官亮(1966一)，男，浙江丽水人，高级工程师，部门经理，硕士，e-maihmaguanliang@163．COITI．角