基于BP神经网络的边坡稳定性分析

摘要

本文针对边坡稳定性影响因素的复杂多变性和相当强的不确定性,根据人工神经网络的基本原理,采用改进的BP算法,建立了边坡稳定性的分析预测模型.以岩体容重、内聚力等六种因素作为神经网络的输入信息,以边坡稳定安全系数和边坡状态作为网络输出;并结合32个工程实例,对边坡稳定性进行了评价.结果表明:该预测模型克服了以往神经网络的收敛速度慢以及不易收敛等缺点,具有较高的预测准确性,模型的泛化能力很强.