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基于模糊神经网络的公路边坡稳定性评价

徐兴伦  
【摘要】:公路边坡由于地形地貌、地层岩性、地质构造、气象水文地质等多方面因素的多样性和复杂性,滑坡地质灾害现象较为普遍。据中国地质环境监测院提供有关资料表明,仅2011年1-6月,全国地质灾害一共发生10710起,滑坡地质灾害8495起,占所有地质灾害数量的78%。而重庆由于特殊复杂的地质环境,是我国山地灾害发生数量最多、损失程度最大的地区之一。随着三峡大坝成功蓄水加之近年来全球气候变化加剧,极端气候频繁出现,由此衍生的滑坡地质灾害给库区干线公路的运营安全带来了许多隐患,给公路交通基础设施造成了严重损失。因此,结合重庆库区公路的工程实际,选择科学、合理地研究方法,可靠、有效地进行公路边坡稳定性评价是极为必要的。 本文依托国家西部交通科研项目《三峡库区极端气候衍生公路灾害监测预警技术研究》(2009318000001),围绕区域公路边坡工程地质现场调研情况,根据分析滑坡灾害现状、区域工程地质概况、滑坡破坏主要影响因素等方面进行了公路边坡稳定性影响因素辨识。 采用改进AHP法计算评价指标权重向量,基于模糊理论,构建模糊聚类模型,通过应用计算,发现模型存在缺陷,针对该模型存在的缺陷,改进模糊聚类模型,采用联系数值法进行边坡稳定性评价。 基于神经网络理论,构建BP神经网络模型,通过MATLAB软件对边坡稳定性进行评价,可知该模型能进行自我学习,具有一定的自适应性和容错性。 有机融合神经网络理论和模糊理论,提出模糊-神经网络模型,采用“岭形”分布函数对定量指标进行模糊化,通过MATLAB软件对比应用研究,得到准确、合理、有效、可靠、适用于研究区的公路边坡稳定性评价模型。


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