基于神经网络的公路边坡稳定性实时判断

基于神经网络的边坡稳定性评价及影响因素的分析的开题报告一、研究背景与意义随着城市化进程不断加快，城市边坡工程的建设成为重要领域之一，而边坡的稳定性问题始终是边坡工程中“痛点”问题之一。

基于神经网络的边坡稳定性评价技术具有输出结果准确可靠、建模能力强等特点，并且可以实现对关键影响因素的分析，对于改善边坡稳定性问题具有重要意义。

二、研究内容（1）对城市边坡工程的相关文献进行综述，了解相关研究现状和进展。

（2）基于神经网络建立边坡稳定性评价模型，评价模型中的关键参数采用现场测试结果或历史数据，并根据实际使用需求确定评价指标和神经网络结构参数。

（3）应用所建立的评价模型对已发生过事故或问题的边坡进行稳定性评价，并分析评价结果。

（4）对评价模型的关键影响因素进行分析，以指导工程实践中的决策。

三、研究方法（1）综合调查和收集边坡工程建设的相关文献，了解相关研究现状和进展。

（2）基于Matlab或Python工具，采用BP神经网络结合灰色理论、遗传算法等方法，建立边坡稳定性评价模型，并对关键参数进行设置和调整。

（3）利用已有数据对所建立的模型进行验证和优化，确定评价指标和神经网络结构参数。

（4）应用所建立的评价模型对边坡稳定性进行评价和分析。

（5）根据分析结果，分析评价模型的关键影响因素。

四、预期成果（1）基于神经网络的边坡稳定性评价模型，实现对城市边坡工程的稳定性问题进行科学评价。

（2）对城市边坡工程的影响因素进行深入研究和分析，对决策者提供科学的建议。

（3）发表一篇具有较高实用性和学术价值的论文。

（4）提高本人在神经网络和边坡稳定性评价领域的研究水平，为我国城市工程建设提供科技支撑。

第31卷增刊12019年6月中国煤炭地质COAL GEOLOGY OF CHINAVol.31Sup.1Jun.2019doi:10.3969/j.issn.1674-1803.2019.S1.10文章编号:1674-1803(2019)S1-0055-03基于BP 神经网络对边坡稳定性预测分析管宏飞1,江㊀平1,郭㊀飞2,李红涛1(1.湖北省地质勘察基础工程有限公司,湖北宜昌㊀443002;2.三峡大学土木工程与建筑学院,湖北宜昌㊀443002)摘㊀要:采用BP 软件建立了人工神经网络的边坡稳定性预测模型,并以杨东坪小学后侧边坡为例进行田边稳定性预测㊂结果表明,所预测边坡稳定性与实际情况基本相符,能够满足工程需求,因此利用BP 神经网络对边坡稳定性进行预测是可行的㊂关键词:BP 神经网络;边坡稳定性;秭归杨东坪中图分类号:P641.4+61;F426.21㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:ASlope Stability Prediction Analysis Based on BP Neural NetworkGuan Hongfei 1,Jiang Ping 1,Guo Fei 2and Li Hongtao 1(1.Hubei Geological Survey Foundation Engineering Co.Ltd.,Yichang,Hubei 443002;2.College of Civil Engineering and Architecture,China Three Gorges University,Yichang,Hubei 443002)Abstract :The artificial neural network slope stability prediction model has been modeled through back propagation (BP)algorithm.Taking a slope in rear side of the Yangdongping primary school as example carried out stability prediction.The result has shown that the predicted slope stability is basically tally with actual situation,can meet engineering requirements.Thus the use of BP neural net-work to carry out slope stability prediction is feasible.Keywords :BP neural network;slope stability;Yangdongping,Zigui County第一作者简介:管宏飞(1988 ),男,岩土工程专业硕士研究生,从事岩土工程治理设计工作㊂收稿日期:2019-05-18责任编辑:樊小舟0㊀引言随着我国基础设施建设的高速发展,在建设过程中难免会出现大量的边坡,这些边坡一旦失稳,将带来巨大的经济损失㊂影响边坡稳定性的因素很多,在分析和治理过程中,需要对边坡各影响因素综合分析,影响因素之间关系错综复杂,因此需进行边坡稳定性影响因素的敏感性分析㊂通过对影响边坡稳定性因素的敏感性分析,可以找出边坡失稳的主导因素,为边坡失稳灾害的防治及人工边坡的优化设计提供依据㊂本文利用BP 神经网络的相互作用矩阵,对边坡稳定性影响因素的敏感性进行分析,对边坡稳定性进行预测,形成边坡预测专家决策系统,为边坡设计进行具有指导㊂1㊀基于神经网络的边坡稳定性预测分析1.1㊀边坡影响因素边坡稳定性影响因素很多,其中主要影响因素为地层岩性㊁覆盖层物质组成㊁岩土层的抗剪强度(或是主控结构面参数)㊁岩质边坡是否为顺层㊁边坡坡高坡角以及变形迹象㊂地层岩性以及物质组成为地质基本条件,岩性越差,边坡稳定性往往越差,比如三叠系巴东组第二段紫红色粉砂质泥岩最易形成滑坡;岩土层的抗剪强度更是边坡稳定性的主控因素,一般来说,边坡坡高越高㊁坡度越陡,边坡稳定性越差㊂1.2㊀BP 神经网络的基本原理人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程,仅通过自身的训练,学习某种规则,在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果㊂作为一种智能信息处理系统,人工神经网络实现其功能的核心是算法㊂BP 神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络,其算法称为BP 算法,它的基本思想是梯度下降法,利用梯度搜索技术,以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小㊂目前,人工神经网络应用最广的是BP 网络,也是研究最多的一种神经网络㊂BP 算法的基本思想是学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成㊂其基本结构包含了一个输入层,一个或多个隐含层和一个输出层;由传递函数来完成层与层之间各神经元的映射㊂隐含层的神经元通常采用Sigmoid 形的传递,输出层的神经元通常为线56㊀中㊀国㊀煤㊀炭㊀地㊀质第31卷性传递函数(图1)㊂神经网络结构确定以后,就可用输入输出样本集对神经网络进行学习,其过程也就是对蕴含着知识的权值和阈值进行训练㊂当期望输出与网络计算输出的差值达到要求的精度时就完成了对网络的训练,这时网络的权值和阈值也就确定下来了,可以用于预测了㊂图1㊀BP 网络模型示意Figure 1㊀A schematic diagram of BP neural network model1.3㊀输入参数处理根据已有边坡样本类型,对于地层岩性㊁覆盖层物质以及是否为顺向坡组成需采用数字代号替换,地层岩性根据岩性划分为1~4共4个类型(分别为砂岩㊁灰岩㊁泥岩以及花岗岩和流纹岩);表层出露覆盖层划分为填土㊁含碎石粉质粘土㊁碎石土㊁全风化岩层㊁强风化岩层以及中风化岩层(划分为1~5共5个类别);对于是否为顺层,若为顺层,输入1,否则输入0;对于边坡有无变形,有变形输入1,无变形输入0㊂1.4㊀输出变量处理边坡稳定性作为输出变量,将边坡稳定状态简化为欠稳定和基本稳定两种(欠稳定为0,基本稳定为1)1.5㊀人工神经网络边坡模型的训练对所收集到的大量边坡治理设计事例中,以24个典型的边坡设计作为参考,进行神经网络模型有效性训练㊂每一个学习样本由8种征兆参数值组成,采用三层BP 网络结构进行训练[2-4],网络收敛后固定权值与阈值㊂选取的边坡稳定性学习样本的有关参数指标分为输入参数和输出指标㊂其中输入参数依次为地层岩性㊁覆盖层物质组成㊁顺向状态㊁粘聚力㊁内摩擦角㊁边坡坡高㊁边坡坡角以及变形迹象(表1);输出指标为边坡稳定状态(表2)㊂一般规定1为存在,0为不存在㊂表1㊀边坡稳定性训练样本Table 1㊀Slope stability training samples序号地层岩性覆盖层顺层状态粘聚力/kPa摩擦角/(ʎ)边坡坡角/(ʎ)边坡高度/m变形迹象11401515706021301714652013240361165814351172050615220161360716410184570617410184570608120161335301925017208015010230361135 5.51114201720503012150172070100133516023459.511421014174550152606020652001632020164514117260503550280181202522351101933120153035120310141760221212405345510.50221506025521002314082845311241110840100增刊1管宏飞,等:基于BP神经网络对边坡稳定性预测分析57㊀表2㊀边坡样本稳定性输出结果Table2㊀Slope sample stability output results 序号稳定性稳定状态10欠稳定20欠稳定30欠稳定40欠稳定50欠稳定61基本稳定71基本稳定81基本稳定90欠稳定100欠稳定111基本稳定121基本稳定130欠稳定140欠稳定151基本稳定160欠稳定171基本稳定181基本稳定190欠稳定200欠稳定210欠稳定221基本稳定230欠稳定240欠稳定2㊀工程实例分析现以秭归县杨东坪小学后侧边坡为例,证实边坡稳定性预测决策功能㊂杨东坪小学后侧边坡场地属构造剥蚀侵蚀中低山区,总体呈东南高㊁西北低的斜坡地形,为山麓斜坡堆积地貌㊂场地西侧和东侧为原始地貌,场地南高北低,地形高差29~30m,边坡坡度陡峭,坡度30ʎ~45ʎ,平均坡度38ʎ㊂根据勘察揭露,场地覆盖层主要为第四系残坡积层含粉质粘土碎石(Q4el+dl),下伏基岩为志留系下统罗惹坪组下段灰绿色 黄绿色粉砂岩(S1lr1)㊂由于修建教工宿舍楼场坪开挖,在K0+000~K0 +033段边坡前缘形成高8~12m的临空面,在K0+ 033~K0+060段前缘形成高6~8m的临空面,加上后期降雨作用导致该两段边坡前缘失稳,牵引边坡整体滑移㊂野外调查表明,变形体各部位有不同程度的变形㊁裂缝等现象,在变形体后缘公路外侧出现一条长约10m,宽5~10cm裂缝,走向近东西,裂缝深2~5cm㊂变形体东西两侧出现纵向拉裂缝,北侧缝宽0.5~2m,可见深度约1m,裂缝走向与滑坡方向一致,后缘出现大量横向羽状裂缝,前缘出现坍滑,横宽约15m,纵向长约8m㊂根据边坡实际地质情况,其基本输入参数如表3所示㊂将表3基本数据代入网络预测模型[5],结果表明,边坡处于欠稳定状态,这与现场实际情况是基本相符的㊂表3㊀边坡输入基本信息Table3㊀Basic slope inputted information地层岩性覆盖层顺层状态粘聚力/kPa摩擦角/(ʎ)边坡坡角/(ʎ)边坡高度/m变形迹象140828383013㊀结语①利用BP神经网络的相互作用矩阵,对边坡稳定性进行预测,形成边坡预测专家决策系统,对边坡稳定性预判具有一定的指导意义㊂②本文仅对边坡稳定性进行了预测分析,在实际工程运用中,更需要利用决策系统对边坡治理措施进行预判,这样意义更大,但考虑到工程实际情况,放坡和工程加固措施往往相辅相成,两者常存在交叉影响关系,故而会影响预测结果,仍有诸多不足需深入研究改进㊂③由于边坡稳定性受多方因素影响,地层岩性种类繁杂,且岩土体具有不连续性和各向异性㊂因此,用传统的线性化方法难以准确描述边坡的非线性特征,对于大型复杂的边坡稳定性预测尚存在一定的困难㊂参考文献:[1]孙平定,蔡润,谢成阳,等.基于遗传优化神经网络的边坡稳定性评价[J].现代电子技术,2019(05):75-78.[2]冯夏庭,王泳嘉,卢世宗.边坡稳定性的神经网络估计[J].工程地质学报,1995(04):54-61.[3]苏俊霖,杨建明,罗辉,等.基于改进BP神经网络的高速公路边坡稳定性分析[J].公路与汽运,2018(01):90-93.[4]何翔,李守巨,刘迎曦.岩土边坡稳定性预报的人工神经网络方法[J].岩土力学,2003(S2):73-76.[5]贺可强,雷建和.边坡稳定性的神经网络预测研究[J].地质与勘探,2001(06):72-75.。

RBF神经网络在边坡稳定性分析中的应用建立了露天矿岩质边坡稳定性分析评价的径向基函数（RBF）神经网络模型。

实例检验结果表明，基于RBF神经网络建立的边坡稳定性分析模型是合理的、可靠的。

将该模型应用于白云鄂博东矿边坡的稳定性分析中，取得了有益的结果，为该矿的安全生产提供了决策依据。

标签：露天矿边坡；RBF神经网络；稳定性分析0 前言白云鄂博矿区位于内蒙古自治区中部，是包钢生存和发展的重要原料基地。

该矿床东西长18 km，南北宽2～3 km，面积48 km2。

矿区内铁、稀土及铌的矿化规模较大，根据铁矿石的边界品位划分为主矿、东矿、西矿、东介勒格勒和东部接触带等5个采场。

已探明铁矿石储量约14 亿t，铁含量31 %～35 %，以主、东（约5.7亿t）和西采场（约8.1亿t）为主。

其中东矿经过五十余年的开采，现已进入深部开采。

本文拟采用RBF神经网络对东矿边坡的稳定性进行分析，以便为白云鄂博东矿的安全生产提供决策依据。

1 东矿边坡基本情况为便于对白云鄂博东矿边坡进行稳定性评价，进行了边坡分区。

分区的原则是将工程地质条件、边坡几何形状和边坡倾向基本相同的区段划分为同一区，这样各区边坡可用单一的剖面和相同的计算参数来表征。

边坡分区是在工程地质分区的基础上进行的。

按此原则东矿采场可划分为六个边坡分区，即A、B、C、D、E、F。

在A区和E区的不同地段，由于边坡形状、高度等方面还存有差异，故又分别将其分为两个亚区，即A1、A2和E1、E2亚区。

边坡分区示意图见图1。

本文拟对其中的E1、E2、F区进行边坡稳定性分析，三个分区的基本情况分述如下：（1）E1亚区。

位于采场南帮19～26行间、工程地质分区第Ⅳ区的中部，边坡面产状为360/41.5，高度为389m，坡面走向近似直线。

本区边坡岩体主要为长石板岩，其边坡岩体结构类型为逆坡向层状结构。

（2）E2亚区。

位于采场西南17～21行间、第Ⅳ工程地质分区的偏西部，为运输道出口地段。

ISSN 1671-2900 采矿技术 第20卷 第4期 2020年7月CN 43-1347/TD Mining Technology，Vol.20，No.4 Jul. 2020基于BP神经网络边坡稳定性预测及程序开发卢博雅，余红兵(保利新联爆破工程集团有限公司，贵州贵阳550026)摘要:边坡稳定性预测以稳定性和预测学为研究前提，将两者有机结合起来形成边坡稳定性的预测系统。

基于BP神经网络和预测数据样本分析，依托图形化编程G语言的LabVIEW软件，建立了基于LabVIEW和matlab软件开发的神经网络预测程序。

实例分析结果表明，通过Flac3D数值模拟进行稳定性计算，给出数值计算结果并同预测程序进行误差比较，误差率不超过10%。

关键词:边坡稳定性;BP神经网络;预测程序;数值模拟稳定性分析是边坡稳定性预测的前提和基础，对边坡的发育状况和变形破坏过程进行研究探讨。

许多边坡稳定性研究表明复杂性是边坡滑移的根本属性，因此在边坡稳定预测的问题上可以引用非线性科学理论，并以此为基础开发出多种边坡稳定性非线性预测模型，主要包括神经网络模型、协同预报模型和突变理论模型等[1-4]。

而在对边坡稳定性进行预测时，许多学者运用神经网络模型的方法，已经形成一个体系并得到充分发展[5]。

1 BP神经网络简单的3层BP网络（一般由1个输出层、1个输入层以及1个隐层组成）对于绝大多数模型的映射和拟合相关问题都能满足。

BP神经网络训练流程如图1所示。

图1简单3层BP神经网络模型的拓扑结构对于Flac3D模拟层状岩质边坡的分析结果进行探讨，得到在边坡开采过程中，边坡属性中的影响因素主要为边坡形态和岩体参数两大类，又细分为8点：岩层倾角、最终边坡角、边坡高度、层面间距、容重、泊松比、内聚力、摩擦角。

而在边坡稳定性分析中，主要考察4个指标：安全系数、拉应力、压应力、位移变化。

部分样本数据见表1。

2 预测程序应用Flac3D模拟出来的计算结果构建BP神经网络的样本，以表1中岩层倾角、最终边坡角、层面间距、边坡高度、泊松比、内聚力、摩擦角、容重为因子输入向量，以安全系数、压应力、拉应力以及位移值为因变输出向量，并运用MATLAB神经网络工具箱进行神经网络的训练。

基于BP神经网络的边坡稳定性分析
郭钟群;余金勇;彭道强;吴广
【期刊名称】《铜业工程》
【年(卷),期】2013(000)006
【摘要】阐述了BP神经网络的基本思想、学习算法的步骤,以构建的学习样本为基础,建立边坡稳定性分析的BP神经网络模型,对学习样本进行归一化和训练,建立输入向量与输出向量的非线性关系,把训练好的网络运用于某露天矿边坡,结果表明:BP神经网训练结果与现场实际情况相符,说明该方法对工程实际有指导意义.【总页数】4页(P30-33)
【作者】郭钟群;余金勇;彭道强;吴广
【作者单位】江西理工大学,江西赣州341000;江西铜业集团公司德兴铜矿,江西德兴334224;深圳天华建筑设计有限公司,广东深圳518040;江西理工大学,江西赣州341000
【正文语种】中文
【中图分类】TD31
【相关文献】
1.基于改进BP神经网络的高速公路边坡稳定性分析 [J], 苏俊霖;杨建明;罗辉;刘茜
2.DE-BP神经网络的边坡稳定性分析 [J], 卜娜蕊;赵辉;谢军
3.改进BP神经网络在边坡稳定性分析中的运用 [J], 莫秋金;莫显德;万谦
4.BP神经网络在露天矿边坡稳定性分析中的应用 [J], 程纬华;乔登攀;张磊;陈偶;侯
国权
5.基于离散元理论的岩体高边坡稳定性分析 [J], 眭敏磊;刘恋
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基于人工神经网络的边坡稳定性评价研究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。

标签：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、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。

0引言自1988年我国第一条高速公路沪嘉高速通车以来，高速公路建设经历了长足的发展，截至2022年底，我国高速公路总里程已达到17.73万公里，已是经济社会发展的重要支撑。

然而，高速公路的建设和管理也面临着各种自然和人为的风险和挑战，尤其是在地质条件复杂的山区和丘陵地带，高速公路边坡的稳定性问题成为一个亟待解决的难题。

高速公路边坡滑坡是一种常见的地质灾害，其发生频率较高（图1），危害程度较大，影响范围较广，对生命财产安全、交通运输、环境保护等方面都有严重的影响，目前仍是我们所必须面对的重大威胁。

高速公路边坡滑坡防治是一项复杂而艰巨的工程任务，需要综合考虑地质、水文、气候、工程、经济等多方面因素，采取科学合理的技术措施和管理措施，以保证边坡的安全稳定。

为此，国内外许多学者为应对边坡滑坡灾害做了大量研究：袁维[1]等人提出了一种多源数据“融合-预测-预警”的三步式滑坡监测预警方法，针对阶跃型滑坡的变形特征，分别采用经验模态分解法、滑动多项式拟合法、随机森林算法和斜率变点分析法，对滑坡的综合变形进行分解、预测和预警，并以向家坝水库某滑坡体为例，验证了该方法的可行性和有效性。

李琦[2]等人设计了一种滑坡地质灾害远程无线实时预警监测系统，采用北斗卫星定位、无线传感器网络和人工智能技术，实现了滑坡的精准定位、实时监测、智能预警和远程管理。

杨诗诗[3]等人以三峡库区为研究区，基于专业监测数据，建立了降雨型滑坡预警雨量阈值的计算方法，并分析了不同类型滑坡的预警雨量阈值与降雨特征的关系。

唐尧[4]等人利用国产高分辨率遥感数据，对四川省攀西地区的滑坡灾害进行了孕灾致灾演变及周期监测分析，提出了基于遥感技术的滑坡灾害智能预警分析方法，为滑坡灾害的防治提供了科学依据。

熊弢[5]等人利用现场调查、室内试验和数值模拟等方法，分析了云南省普贤乡场滑坡的地质构造、地形地貌、岩土力学特性、滑动机制和稳定性，提出了滑坡的成因类型和防治对策。

0引言边坡[1]是人类建设工程中开挖或填筑施工所形成的斜坡，随着工程建设范围的扩大，边坡稳定性成为工程中重要的安全问题。

由于边坡失稳导致巨大损失的报道屡见不鲜，据不完全统计[2]，在2011年至2020年间我国边坡失稳致灾约7万起，造成5000余名人员伤亡，经济损失450亿元左右。

边坡进行稳定性评价对失稳防治具有重要的现实意义。

目前国内外的边坡稳定性评价方法主要有极限平衡法、极限分析法和有限元法。

极限平衡方法[3]最先应用于边坡稳定分析中，该方法假定边坡破坏失稳时存在若干条潜在滑动面，把滑动面以上土体分割成若干土条，受力分析并简化假设得出平衡方程，进而评价边坡的稳定性；极限分析法[4]是对假定的滑裂面进行斜条分，建立协调的速度场，根据利用内能消散等于外力做功求解边坡稳定性系数，评价边坡的稳定性；有限元法是一种数值分析方法，分为有限元强度折减法[5]与有限元极限平衡法[6]，该方法通过计算机进行数值模拟评价边坡的稳定性。

这些方法做了很多贡献，但边坡稳定性评价普遍存在有不连续、非线性和很多不确定性等实际因素，这类方法在评价时主观性较强，难以进行精准评价。

近些年来，依托于数据的机器学习方法被引入到边坡稳定性评价中[7-9]，这类方法客观性强、计算迅速、工程中应用简单。

BP （Back Propagation ）神经网络[10]是一种经典的机器学习方法，常用于评价问题。

拟牛顿法（Quasi-Newton Method ，QNM ）是非线性问题的高效优化方法，本文采用QNM 算法优化BP 神经网络模型，建立边坡稳定性评价的QNM-BP 神经网络模型进行研究，并将其应用于工程中检验，得到一种具有应用价值的边坡稳定性评价方法。

1原理BP 神经网络是地质灾害评价问题中的常用方法。

相关边坡稳定性评价的BP 神经网络研究[11-15]对其介绍较为成熟，本节重点介绍拟牛顿法（QNM ）的计算过程[16]。

给定初始点x 0∈R n 和β∈（0，1），σ∈（0，1），h>0，r ≥0，选取B 0=I （单位矩阵），置k=0。

基于神经网络的公路边坡稳定性实时判断
王树威;陈艳艳;陈宁;赖见辉;吴克寒
【期刊名称】《交通信息与安全》
【年(卷),期】2013(031)002
【摘要】为了实现对非粘性土公路边坡的稳定性实时预警,采用神经网络方法建立了公路边坡稳定性安全系数Fs和变形值的关系模型,该方法克服了Fs不能实时获取的弊端,由实时测量的变形值计算出Fs,并通过Fs实现无粘性土公路边坡稳定性的实时预警,避免了传统实时预警方法中需要根据经验设定各种变形值阈值的问题.对某无粘性土公路边坡的实验研究表明,神经网络模型计算精度优于其他经验模型,且能够满足工程实时监测的需要.
【总页数】5页(P104-108)
【作者】王树威;陈艳艳;陈宁;赖见辉;吴克寒
【作者单位】北京工业大学交通工程重点实验室北京100124
【正文语种】中文
【中图分类】U417
【相关文献】
1.基于改进BP神经网络的高速公路边坡稳定性分析 [J], 苏俊霖;杨建明;罗辉;刘茜
2.基于实时监测技术的公路边坡稳定性评价研究 [J], 王树威;钱越;桂志敬;陈宁;赖见辉
3.基于人工神经网络对四川省黑水县公路边坡稳定性评价 [J], 尹振良;孔祥睿;赵丽月
4.基于PCA和BP神经网络的中南公路岩质边坡稳定性预测 [J], 牛鹏飞; 周爱红
5.基于神经网络法预测重庆高速公路边坡稳定性 [J], 姜德义;李光扬;谢世平;蒋再文
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基于神经网络和突变理论的边坡稳定性评价随着现代社会的迅猛发展，城市化进程不断加快，土地资源的利用愈发紧张。

然而，土地资源的合理利用和开发也面临着一系列挑战，其中之一就是土地边坡稳定性问题。

土地边坡稳定性评价是土地资源开发和利用中至关重要的一环，对于保障人们的生命和财产安全具有重要意义。

传统的边坡稳定性评价方法主要基于经验和统计分析，精度和可靠性有所不足。

然而，通过神经网络和突变理论的结合，可以提高边坡稳定性评价的准确性和可靠性，为土地资源的合理开发和利用提供有力支持。

神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，具有学习和适应能力。

在土地边坡稳定性评价中，神经网络可以通过大量的输入数据训练，从而建立边坡稳定性评价模型。

神经网络模型可以通过学习已知的边坡稳定性数据，来预测未知的边坡稳定性情况。

这种基于神经网络的边坡稳定性评价方法可以快速、准确地评估边坡的稳定性，为决策者提供科学依据。

与此同时，突变理论是一种描述复杂系统运动的理论，可以用来研究土地边坡稳定性的多因素互动关系。

通过突变理论的分析，可以揭示土地边坡稳定性的非线性特性，为边坡稳定性评价提供更加全面的信息。

突变理论可以识别并描述土地边坡稳定性评价中的突变点，帮助决策者及时发现潜在的危险，并采取相应的措施。

将神经网络和突变理论相结合，可以进一步提高土地边坡稳定性评价的准确性和可靠性。

通过神经网络的学习和预测能力，可以从大量数据中挖掘出潜在的规律和趋势，为土地边坡稳定性评价提供更为精确的预测；而突变理论的分析则能帮助识别边坡稳定性的潜在风险和突变点，使评价结果更具说服力。

综合运用神经网络和突变理论，可以为土地边坡稳定性评价提供更为客观和科学的评价方法，对土地资源的合理开发和利用具有积极的推动作用。

在未来的研究中，可以进一步深化神经网络和突变理论在土地边坡稳定性评价中的应用。

通过引入更多的边坡稳定性影响因素和数据，并结合现代的数据挖掘和机器学习技术，可以构建更为精准、全面的土地边坡稳定性评价模型。