【摘 要】
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针对边坡稳定性评估的需要,在分析RBF(radial basis functions)的网络模型和传递函数的基础上,利用基于最小二乘的RBF网络学习算法对边坡的稳定性进行了评估,同时对影响RBF网
【机 构】
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武汉理工大学理学院,武汉理工大学计算机科学与技术学院,
【出 处】
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武汉理工大学学报(信息与管理工程版)
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针对边坡稳定性评估的需要,在分析RBF(radial basis functions)的网络模型和传递函数的基础上,利用基于最小二乘的RBF网络学习算法对边坡的稳定性进行了评估,同时对影响RBF网络性能的参数进行了分析。实验结果表明,预测结果与边坡的实际稳定状态相吻合,验证了基于RBF网络的边坡稳定性评估的有效性和准确性。
According to the need of slope stability evaluation, the stability of slope is evaluated by RBF network learning algorithm based on least squares based on RBF (radial basis functions) network model and transfer function. At the same time, RBF network performance parameters were analyzed. The experimental results show that the prediction results are consistent with the actual stability of the slope, which verifies the validity and accuracy of the slope stability assessment based on the RBF network.
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