边坡稳定性的神经网络预测研究-地质与勘探.PDFVIP

第 37 卷 　第 6 期 地质与勘探 Vol . 37 　No . 6 　　　　　　　　　　　　　GEOLOGY AND PROSPECTIN G 　　　　　　　　　　　　　 2001 年 11 月 November ,2001 边坡稳定性的神经网络预测研究 贺可强1 ,2 ,雷建和1 ( 1. 青岛建筑工程学院 ,青岛　266033 ;2 . 中科院地质与地球物理研究所 ,北京 　100029) [摘 　要]根据神经网络法的基本原理 ,结合 38 个实际边坡工程稳定实例 ,应用 VB5. 0 可视化编程语言 ,建立 了边坡稳定性的神经网络预测模型 ,并运用该模型对部分边坡工程的稳定性进行预测 ,预测结果与边坡实际稳定 状态相吻合 ,从而表明了神经网络法在边坡稳定性预测中的有效性 。 [ 关键词]边坡稳定性 　神经网络 　预测 ( ) [ 中图分类号] TP183 　[文献标识码]A 　[文章编号]0495 - 5331 2001 06 - 0072 - 04 法) [7 ] 及加卸载响应比理论等 ,其方法共同特点为智 0 　引　言 能性 、综合性 、集成性和非线性 。本文根据对影响边 滑坡灾害与其它地质灾害一 坡稳定性的定性定量因素分析 ,运用神经网络基本 样 ,有 自身的发生发展规律 。滑坡 原理 ,建立了边坡稳定性的神经网络预测模型 ,并对 岩土工程 发生过程实际上是斜坡从渐变性位 实际边坡的稳定性进行了预测预报 ,预测结果与边 移变形到突然发生宏观滑移的非线 坡的实际稳定性相吻合 ,说明了神经网络方法在边 性复杂过程 。因此 ,边坡稳定性的分析是一个复杂 坡稳定性预测中的有效性和实用性 。 的系统工程问题 。由于构成边坡的岩土体形成于不 同的地质环境中且经过多次地壳运动作用 ,再加上 1 　神经网络法的基本原理 ( ) 地应力及地下水等地质环境因素的作用 ,所以边坡 神经网络 neural networks 是 由大量处理单元 ( ) 岩土体的构成与物理力学性质表现出宏观和微观上 神经元 、处理元件 、电子元件和光电元件等 广泛互 的不连续性和高度的非线性等特点 。因此 ,边坡工 连而成的网络 。网络的信息处理由神经元之间的相 程可以看成是不确定的、非线性的动态开放复杂大 互作用来实现 ,知识与信息的存贮表现为网络元件 系统 。为此 ,对其稳定性作出准确有效的预测预报 互连间分布式的物理联系 , 网络的学习和识别决定 仍是岩土工程与工程地质领域急待解决的课题之 于各神经元连接权系的动态演化过程 。神经网络具 一 。 有模拟人类部分形象思维的能力 ,它用类似于“黑匣 目前 ,对边坡稳定性