基于人工神经网络的边坡稳定性评价研究

-精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 1 基于人工神经网络的边坡稳定性评 价研究 摘 要：随着我国科学技术的进 步与飞速发展，越来越多的新技术利用 到边坡工程中，边坡稳定性评价对工程 的建设和地质灾害的治理具有重要的作 用，本文主要介绍了神经网络的理论基 础以及其在边坡稳定性评价的简单应用。 中国论文网 /4/view-12707620.htm 关键词：人工神经网络；边坡稳 定性；评价 0 引言 对于地质工程来说边坡的稳定性 评价是一项重要的研究任务，尤其是在 岩土工程中。近年来，边坡稳定性的相 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 2 关研究向着多元的方向发展，因此许多 研究方法应运而生，但是总体归纳起来， 目前边坡稳定性的研究常用的方法有定 性分析法、定量分析法、不确定性分析 法。人工神经网络评价法就是定量分析 法当中的一种，人工神经网络技术的引 入，为边坡工程的稳定性研究提供了重 要的手段。 1 边坡评价方法简介 边坡稳定性的评价方法主要有三 种，即定性、定量、不确定分析三种。 定性分析法是勘察结束后，根据影响边 坡的因素、边坡破坏的机制和可能产生 的失稳变形模式对已经产生破坏的岩土 体的形成原因和机制进行评价，在此基 础上对边坡稳定性进行评价，并对其的 发展趋势做出定性分析和评价。这种方 法不仅能对边坡稳定性的影响因素全面 分析，还可以对边坡的发展趋势做出评 价，具有一定的优越性。定量分析方法 目前不能实现完全定量，只能达到半定 量分析，目前常用的方法是有限单元法、 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 3 流形元法等。非确定性分析方法相对于 上述两种方法来说更接近实际情况，主 要方法包括有可靠度评价、灰色系统评 价等。 2 神经网络技术理论基础 2.1 人工神经网络概述 神经网络是以人脑的思维方式研 究为基础，利用数学方法抽象模拟人脑 的基本功能的一种连接网络，是由大量 的并且简单的处理单元组成的神经系统。 这种系统不仅能够反映出人脑的一些功 能，能做出某种简化、抽象和模拟，其 行为是丰富多彩的。 2.2 神经元模型与神经网络模型 一种简化的神经元模型是一种多 输入单输出的非线性的模型，如图 1 所 示。 对于传统的神经元模型来说，通 常采用同一非线性的映射，使得每个神 经元都产生兴奋，仅仅通过细胞之间的 权值变化表示，这种情况导致学习算法 比较繁琐，收敛较慢。 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 4 因为神经网络对生物系统模拟的 组织和抽象层次的不同，可以将神经网 络模型分为以下几个类型：神经元层 次模型，将研究工作集中在某个神经元 的动态特征，对输入信息的选择性响应 进行探究；网络层次模型，其自身包 含不同的神经网络，主要用来模拟生物 神经的复杂性和抽象性；组合式模型， 它的神经元相互补充和作用，主要用来 完成固定的任务，可以用于机器人的控 制；神经系统层次模型，神经网络具 有多种性质，可以模拟动物更抽象化的 功能；智能型模型，这种形式最抽象， 主要通过语言的形式来模拟人脑的思维 过程。 2.3 神经网络的性质及工作方式 神经网络具有收敛性、容错性以 及推广性等基本特性，其中收敛性是指 在使用有限元法迭代时可以得到收敛的 结果；容错性是指神经网络具有自动修 复功能，将不完整的、破碎的信息恢复 成完整的形式；神经网络的推广性一般 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 5 指已经训练好的神经网络可以对不属于 训练范围的样本进行分类，具有推广性。 神经网络的工作过程主要分为两个阶段， 第一个阶段是工作期，此阶段的主要目 的是改变计算机的状态，以达到稳定的 状态；第二个阶段是学习期，在此期间 计算机的状态保持不变，通过连接权值 的变化调整。前一阶段时间较短，容易 进行，为短期记忆，后一阶段时间较长， 为长期记忆。 2.4 模糊神经网络 在边坡稳定性评价中，有一些模 糊概念如岩性较差、地形较陡等，因此 在神经网络的应用当中我们也引入模糊 神经网络理论。由于模糊网络理论本身 具有模糊性，因此在处理一些精度要求 高的问题上，模糊网络的使用应该受到 限制。模糊理论主要用来模仿人类在模 糊情况下的思维方式，相对于人工神经 网络，模糊神经网络推理过程简单，对 专家的知识利用率较高，并且样品的要 求较低，但是会存在一些人为因素的影 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 6 响，如果将两者结合，便可以起到很好 的效果。模糊神经网络的构造方法一是 通过两个或者更多的模糊神经元经过层 状的结构连接在一起形成，其基本单元 是模糊神经元（图 2） ；二是通过输入层 的模糊化处理，神经网络只完成非线性 映射功能，该系统的组成元素包括：模 糊化层、神经网络层以及反射模糊化层， 在处理过程中，通过对输入知识的处理 和输出知识的后处理，将模糊概念成功 的融入到表达式中。 3 边坡稳定性的模糊神经网络评 价 3.1 边坡稳定的评价的输入知识 主要包括两大类，分别是对数值变量的 描述和对知识变量的描述。根据前面所 说的模糊理论知识对函数进行选择，包 括正态分布函数、三角函数等。其中对 于定性指标来说，需要将数据进行量化 处理，从而评定其模糊矩阵。在实际情 况中，常常需要根据实际情况由专家决 定其隶属度，才会带来使得评价更为方 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 7 便。 3.2 网络的输入层和输出层的神 经元的个数是由使用者根据实际情况来 定的，在实际设计过程中，可以通过要 求解的问题和数据的多少来决定输入的 神经元，并且在设计时要控制整个系统 的规模，规模越小，越利于学习和使用， 复杂性也会降低。 4 结论 边坡稳定性评价自身存在多样性、 复杂性广泛性，因此在实际评价过程中， 仍然有一些不成熟的地方需要改进