因子分析-概率神经网络模型在边坡稳定性评价中的应用

摘要：

边坡稳定性分析是一个复杂的系统工程问题,其评价直接影响边坡工程的安全性与经济性.为了实现对边坡稳定性的快速、高效和准确评价,需要考虑边坡稳定性多种评价指标,但指标间或多或少存在一定的相关性,从而导致参量信息重叠.文章提出一种因子分析方法对边坡稳定性相关指标数据进行降维处理,提取3个综合指标对边坡稳定性进行总体评价.因子分析后的指标彼此独立,能够满足概率神经网络(PNN)样本层中采用高斯函数作径向基函数的要求.在因子分析的基础上,建立边坡稳定性评价的PNN模型,将其应用于39个典型的边坡稳定性评价.预测结果表明:5种不同的训练和测试样本个数下PNN模型仍具有良好的预测效果,其正判率分别为100％、94.87％、94.87％、84.62％和84.62％,说明因子分析与PNN模型结合可为岩土工程中边坡稳定性评价提供了一种很好的思路.

关键词：边坡工程、地质灾害、因子分析、概率神经网络、边坡稳定性评价

所属期刊栏目：45

分类号：TU457;P642.2(土力学、地基基础工程)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51264018,51064012;中南大学研究生自主探索创新基金资助项目2017zzts185

在线出版日期：2018-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：123-130