【摘 要】
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挖方边坡稳定性是公路建设和使用的重要问题。随着高等级公路的建设与发展,这个问题的重要性日益明显。影响边坡稳定性的因素较多,这就需要有一个既简便又可靠的分析方法,综
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挖方边坡稳定性是公路建设和使用的重要问题。随着高等级公路的建设与发展,这个问题的重要性日益明显。影响边坡稳定性的因素较多,这就需要有一个既简便又可靠的分析方法,综合的考虑各方面因素的影响,对边坡稳定性作出正确的判断。本研究利用模糊分析和人工神经网络相结合的方法建立了边坡稳定性分析模型。模型选取岩石强度、坡面与主要结构面夹角、地下水状态、边坡角、地形、风化程度等作为影响边坡稳定性的主要影响因素,建立模糊因素集,进行单因素稳定性评判,并将其评判结果作为神经网络的输入,利用神经网络的学习能力,从样本中学习权值,进行最终的模糊综合评判。判定边坡稳定性模糊神经网络由一个输入层,一个输出层,两个隐层组成。输入层为各影响因素对应不同稳定状态的单因素评价隶属程度,输出层为边坡的稳定状态。经训练网络确定第一隐层由五个节点组成,第二隐层由二十个节点组成。通过对样本的回判,证明了该模糊神经网络评判边坡稳定性的可靠性。由此可见利用神经网络判定边坡稳定性是一种简便有效的方法。
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