自适应神经一模糊推理系统在水库边坡稳定性评价中的应用
针对水库边坡稳定性影响因子之间复杂的非线性关系,利用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）能够同时处理确定性和不确定性信息以及动态非线性分析的能力,提出了基于ANFIS的水库边坡稳定性评价方法。将渗透系数、水位降速、孔隙压力比、坡角、坡高、凝聚力、内摩擦角、重度8个参数作为输入,以水库边坡稳定性系数作为输出,基于21个工程实例,建立了基于ANFIS的水库边坡稳定性评价模型。该模型对训练样本拟合的相关系数为0.999 96,对检测样本的预测相关系数为0.977 48,优于BP神经网络模型。对江西省某水库边坡稳定性进行了预测,结果发现所建立的ANFIS模型对考虑多影响因子耦合作用的水库边坡稳定性有较好的预报功能。
边坡、水库、ANFIS、稳定性
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U213(铁路线路工程)
国家自然科学基金50878082;交通部西部交通科技项目200631880237;湖南省自然科学基金重点项目09JJ3104
2012-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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