进化神经网络岩土边坡稳定性预测方法

针对边坡稳定性工程地质评价方法过分强调经验和难以定量的缺点，提出了一种基于人工神经网络的边坡稳定性工程地质评价方法，详细介绍了它的建模方法和应用实例，结果表明该方法不仅有效，而且有定量，简便，实时，自适应等优点，具有广阔的应用前景。

文章介绍了bp网络模型的计算过程并对其性能进行了改进。在此基础上,分析了影响黄土高边坡稳定性的因素,包括土体的容重γ、粘聚力c、内摩擦角φ、孔隙水压力比γu,地震烈度,边坡坡比和边坡高度h。在对西部四省地区上百个黄土高边坡稳定性进行调查的基础上,结合典型的实测数据,应用改进的神经网络bp模型对其进行预测和评价研究。结果表明:改进的bp模型具有收敛快、数据输入方便等优点,预测结果相对传统方法来说更准确、可靠,具有一定的推广的价值。

人工神经网络在岩质边坡稳定性预测中的应用——针对岩质边坡稳定性分析中存在的问题，提出了运用人工神经网络(ann)预测岩质边坡稳定性的新方法，并构造了相应的bp神经网络模型。预测结果表明，该模型具有很高的预测精度，能够满足实际工程需要。　　

非线性优化方法主要缺陷在于当边坡土层为非均质复杂条件时,无法保证搜索到安全系数的全局最小解,而只能搜索到局部极小解。基于遗传算法,建立了搜索岩土边坡稳定性分析最小安全系数和滑移面中心坐标与半径的数值方法。问题的可行解在变量搜索区间内搜索,包括滑弧的圆心坐标和半径。数值模拟结果表明,遗传算法搜索到的边坡稳定最小安全系数与理论解是一致的。

用改进后的bp神经网络评价黄土质边坡稳定性——首先介绍了改进bp神经网络性能的几种方法；在此基础上，考虑影响黄土质边坡稳定性分析的各种自然因素，包括坡高，坡比，强度指数，土体内摩擦角，土体容重，空隙水压力系数以及地震烈度等，以典型黄土地区边坡工程...

由于神经网络的非线性映射、自适应及自学习的能力,已越来越多地被应用于边坡的稳定性分析和变形预测中。文章建立了一个三层rbf神经网络模型,模拟了公路土质边坡各种地质影响因素与边坡稳定性之间的非线性关系;通过广泛收集原位测试数据、室内岩土实验数据作为训练及测试样本,并做归一化处理后作为神经网络的输入;利用训练好后的网络对公路边坡的稳定性进行了分析。

岩土边坡稳定性分析新方法与工程应用——传统方法：通过对条块间作用力方式进行假设，使滑体满足部分或全部平衡条件。　　除瑞典法外，安全系数是隐含于平衡方程或方程组，需迭代求解。如需严格满足平衡条件，安全系数求解过程非常复杂且可能出现不收敛。　...

简要简述了岩土边坡稳定性分析研究方法。

岩土边坡稳定性分析新方法与工程应用——结论：尽管本法对应的滑面正应力分布与理论解有一定的差别，但计算的安全系数或坡面极限荷载与理论解非常接近，据此可认为，建议假设的滑面正应力分布形状在边坡工程应用中是可以接受的…………　　算例2：与spencer法...

文章对现有边坡稳定性分析方法进行了综述,总结了各种边坡稳定性分析方法的优缺点及其适用范围。目前,极限平衡法仍在工程中广泛应用,随着计算机技术的兴起,数值分析法是未来发展的趋势。

在现代工程项目建设过程中,需要对岩土边坡的稳定性进行有效地分析,这样才能确保建筑主体结构的安全。当前在对岩土边坡稳定性进行分析时采用的分析方法具有多样性的特点,因此,需要针对基本原理和适用范围来选择科学、合理的分析方法,有效地降低自然灾害所带来的危害。文章分析了岩土边坡稳定性的主要影响因素,并进一步对岩土边坡稳定性的常用分析方法进行了具体的阐述。

根据膨胀岩土的工程特性,通过对单面开挖和填土边坡受膨胀力的状态进行了分区,分析了受力模式,采用极限平衡法中的fellenius法(瑞典圆弧法)和bishop法(简化bishop法)分别计算边坡稳定系数,并确定是否需要采取工程措施。

对目前常用的几种边坡稳定性方法进行了分析,提出了各自的适用范围。

介绍了bp神经网络模型,在此基础上,综合考虑影响边坡稳定性分析的各种因素,色括影响滑坡失稳的外形特征、滑面特征等4项内在因素和河流作用、暴雨强度等5项外在因素作为判别因子,对边坡的稳定性进行了评价。通过与现实情况对比发现,该方法能够满足边坡稳定性评价的精度要求,使得边坡稳定性的评价更为便捷迅速。

采用剩余推力法与bp神经网络,以贵州省毕节地区宋阴公路k5＋170~k5＋220段玄武岩残坡积土边坡作为工程研究对象,对该边坡稳定性展开了计算和预测。选取现场实测剖面作为计算剖面,设置4个计算工况,由剩余推力法得到边坡天然状态（工况1）稳定性系数为1.0851,当边坡处于16m地下水位＋暴雨（工况2）、16m→8m地下变化水位（工况3）和16m→8m地下变化水位＋暴雨（工况4）时,边坡稳定性系数均小于1。边坡稳定性敏感因素分析显示,滑带土黏聚力敏感系数平均值为15.9%,内摩擦角为48.3%,地下水位为34.0%,表明滑带土内摩擦角对边坡稳定影响最大,其次是地下水位。选择同一路段其他玄武岩残坡积土滑坡作为训练样本,通过matlab神经网络ann工具箱分步骤设计了bp网络,选择加动量学习速率自适应traingdx函数作为训练函数,采用多次预测求均值的方法获取预测结果。bp神经网络预测结果表明,边坡工况1的稳定性系数平均值为1.095~1.139,工况3为0.988~1.021,考虑到暴雨对边坡坡稳定性的影响,工况4时边坡可能发生滑动破坏。神经网络各次预测结果之间误差较大,最大达到45.87%,但求均值后的bp神经网络预测结果与剩余推力计算结果的相对误差大大降低,仅为0.4%~5.2%。将bp网络的输入参数减少为5个后,预测精度反而较高,表明黏聚力、内摩擦角、坡高、坡角、湿重度等因素对边坡稳定性有着实质性的影响,其他因素影响权重则较低。

膨胀性岩土边坡稳定性分析及加固方案设计——在对某高速公路膨胀性岩土路堑边坡地质资料综合分析和实地调查的基础上，通过对其失稳机理的分析，设计了自预应力锚杆、混凝土挡土墙及中高压注浆的复合加固方案。经模拟计算表明，该方案能成功控制边坡的进一步失稳...

从人工神经网络的基本原理出发,建立了边坡抗震抗滑稳定性评判的人工神经网络模型.选择四川和云南地区的70个边坡实例作为学习样本,对bp算法进行了学习和检验.实例计算表明,bp网络性能良好,所建立的模型预测精度高,具有一定的工程实用价值.神经网络法是一种有效可行的新方法

在岩土边坡稳定性分析中,最常用的搜索临界滑移面的方法是基于传统的非线性优化方法。非线性优化方法主要缺陷在于当边坡土层为非均质复杂条件时,无法保证搜索到安全系数的全局最小解,而只能搜索到局部极小解。基于遗传算法,建立了搜索岩土边坡稳定性分析最小安全系数和滑移面中心坐标与半径的数值方法。问题的可行解在变量搜索区间内搜索,包括滑弧的圆心坐标和半径。数值模拟结果表明,遗传算法搜索到的边坡稳定最小安全系数与理论解是一致的。

结合重庆地区的地质条件和高速公路的建设实践,分析了影响重庆地区高速公路土质和岩质边坡稳定性的主要因素。运用人工神经网络方法,以重庆地区大量高速公路边坡实例为样本对其进行学习和预测。研究表明,运用人工神经网络技术建立的各类边坡稳定性预测模型具有很好的适应性和较高的精度,用此方法来预测重庆地区高速公路边坡的稳定性是可行的。

边坡稳定性分析方法

能够对边坡稳定性产生影响的有多个因素,其中高陡边坡一旦失去稳定性很有可能造成极为严重的后果,故需要对其相关变化以及产生这一变化的原因加以分析,并且探究边坡失稳发生的概率、出现的时间以及相应的位置,文章结合高陡边坡稳定性监控预防的有关问题进行了探究,并分析相关控制手段所具有的优缺点。

用常规可靠度分析方法进行边坡稳定的可靠度分析时,可靠度分析的主程序与用geo-slope软件求解安全系数的过程需交互进行,过程繁琐。为加快运行速度,本文采用了基于rbf神经网络的蒙特卡罗模拟法(rbf-mcsm),此法在进行可靠度分析时,需在运行可靠度分析程序之前先用geo-slope软件来准备好所有样本。本文首先应用geo-slope软件中的slope/w模块对皮园边坡四组剖面支护前后的安全系数进行求解,接下来采用基于径向基函数神经网络的蒙特卡罗模拟法(rbf-mcsm)拟合出功能函数,进而求解边坡的失效概率及可靠指标,并与常规的可靠度分析方法(中心点法、验算点法和响应面法)进行比较,由于rbf-mcsm法的计算结果与常规法中精度较高的验算点法和响应面法结果非常接近,说明rbf-mcsm法十分准确。