10.3969/j.issn.1672-1144.2016.04.045
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
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。
爬山聚类法、模糊神经网络、边坡稳定性、判别模型
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TU433(土力学、地基基础工程)
2016-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
230-234
