BP神经网络在一维降雨入渗深度的仿真应用

发布时间：2018-08-09 13:26

【摘要】：降雨引起的土体滑坡中,绝大多数滑动面都在边坡土体的最大入渗深度范围之内,快速识别降雨入渗深度对滑坡前期的预测预报具有重要的意义。以室内一维降雨入渗试验为基础,抽取表征降雨入渗深度的关键特征值,采用主成分分析法,将影响降雨入渗深度的5个特征值综合成2个主成分,基于主成分分析建立BP神经网络仿真预测模型。预测结果与实际入渗深度最大误差值仅为4.69%,说明网络性能良好。
[Abstract]:In the landslide caused by rainfall, most of the sliding surfaces are within the maximum infiltration depth of the slope soil. It is of great significance to quickly identify the rainfall infiltration depth for the prediction and prediction of the landslide. On the basis of indoor one-dimensional rainfall infiltration test, the key characteristic values of rainfall infiltration depth were extracted, and the five characteristic values affecting rainfall infiltration depth were synthesized into two principal components by principal component analysis (PCA). Based on principal component analysis (PCA), a BP neural network simulation prediction model is established. The maximum error between the predicted result and the actual infiltration depth is only 4.69, which indicates that the network has good performance.
【作者单位】： 三峡库区地质灾害教育部重点实验室;
【基金】：三峡库区地质灾害教育部重点实验室开放基金项目(2015KDZ01) 三峡大学研究生创新基金项目(SDYC2016022)
【分类号】：P642.22;TP183

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本文编号：2174211