基于模糊控制的人工神经网络模拟在土质边坡安全预测中的应用

详细信息   

• 责任者：陈乐求^c中南大学^d1981^e博士研究生^f工程师 ; 彭振斌 ; 陈伟^c华南理工大学 ; 彭文祥 ; 吴启红
• 刊名：中南大学学报（自然科学版）
• 出版年：2009
• 卷期：40^b5总189
• 关键词：边坡稳定性 ; 模糊数学 ; 神经网络系统20^a预测 ; 稳定安全系数 ; 数学模型 ; 最优化 ; 土质滑坡
• 页码：1381～1387
• 索书号：P706.6/140
• 图表：^c表4参16插图
• 分类号：1600
• 文摘期号：2010/04

摘要

从最优化角度出发，用神经网络解决模糊控制系统的规则提取问题，给出可靠的基于BP算法的可靠神经网络模拟过程，对模糊子集个数的选取与系统复杂性、精确性之间的关系进行讨论。为获得边坡复杂工况下的安全特征，建立基于模糊控制的人工神经网络边坡安全预测模型，由大量样本进行网络训练。研究结果表明：所建立的模型预测精度较高，且实用易行；边坡的坡度、内摩擦角、凝聚力对边坡的安全系数影响较大；该预测模型可用于处理普遍存在的不确定性、非线性复杂工程问题；通过模糊控制调整模型，可对不同工程对象进行较精确的模拟分析。