基于A-K-GN法的边坡稳定性分析
在边坡稳定性分析中,边坡安全系数受地质条件、地貌因数、水文气候、地震作用、风化作用等众多因素的影响,这给边坡评价带来了极大的困难.采用A-K-GN法预测边坡安全系数:用层次分析法对影响边坡稳定性的主要因素进行分析;用自组织竞争kohonen神经网络列-边坡样本进行归类;运用经过遗传算法优化的BP神经网络(遗传神经网络)方法,建立边坡安全系数隐函数关系式,从而预测边坡安全系数.用kohonen神经网络归类后的边坡数据为样本,用层次分析法选取了容重γ、粘聚力c、内摩擦角φ、边坡角α、边坡高度H和孔隙压力比γu作为边坡安全系数隐函数的随机变量输入单元,以边坡安全系数F作为输出单元.通过预测值与实际值的对比分析,验证了A-K-GN法预测边坡安全系数的合理}生.
作 者： 李媛媛 王恭兴 作者单位： 李媛媛(中南林业科技大学,湖南长沙,410014)王恭兴(中南勘测设计研究院,湖南长沙,410014)
刊 名： 科技风 英文刊名： TECHNOLOGY TREND 年，卷(期)： 2009 ""(13) 分类号： P2 关键词： A-K-GN法 边坡稳定 层次分析 kohonen神经网络 遗传神经网络