基于PCA和BP神经网络的中南公路岩质边坡稳定性预测

来源 :防灾科技学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ncsjc

【摘要】

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综合利用主成分分析法(Principle Component Analysis,PCA)对影响公路岩质边坡稳定性的6个因素进行主成分提取,提取的 4 个主成分作为 BP 神经网络的输入变量,边坡状态作为输

【作者】

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牛鹏飞周爱红

【机构】

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河北地质大学勘查技术与工程学院,河北地质大学河北省高校生态环境地质应用技术研发中心

【出处】

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防灾科技学院学报

【发表日期】

：

2020年1期

【关键词】

：

岩质边坡主成分分析 LEVENBERG-MARQUARDT算法 BP神经网络稳定性 rock slopeprincipal component analys

【基金项目】

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国家自然科学基金资助项目(41807231),河北省教育厅在读研究生创新能力培养资助项目(CXZZSS2019115),河北地质大学第十六届学生科技基金后补助科研项目(KAD201906)

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综合利用主成分分析法(Principle Component Analysis,PCA)对影响公路岩质边坡稳定性的6个因素进行主成分提取,提取的 4 个主成分作为 BP 神经网络的输入变量,边坡状态作为输出变量,并采用Levenberg-Marquardt(LM)算法优化BP神经网络,建立了基于PCA-LM-BP 神经网络的公路边坡稳定预测模型. 结合中南公路岩质边坡工程实例,将PCA-LM-BP神经网络模型的预测结果与LM-BP神经网络模型、BP神经网络模型预测结果进行对比. 结果表明:基于PCA-LM

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