边坡稳定分析的神经网络改进模糊点估计法

发布时间：2017-11-18 10:00

  本文关键词：边坡稳定分析的神经网络改进模糊点估计法

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【摘要】：边坡稳定性分析中,模糊点估计法能同时考虑模糊不确定性和随机不确定性因素。针对传统模糊点估计法计算工作量大的缺点,提出一种神经网络改进模糊点估计法。利用拉丁超立方抽样法和径向基函数神经网络(RBF)建立边坡安全系数的预测模型;对黏聚力和内摩擦角等模糊随机变量取λ截集,并在各截集水平对参数进行组合;利用建立的预测模型对各参数组合的安全系数进行预测;最后由统计矩点估计法计算边坡的可靠度指标。实例分析表明:改进模糊点估计法使用方便、结果可靠,且能通过增加λ截集水平的数目来提高计算精度。对于含有2~4个模糊随机变量的边坡,采用改进模糊点估计法计算可靠度时λ截集水平的数目可近似取25。
【作者单位】： 华中科技大学土木工程与力学学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(No.51278217)
【分类号】：TU43;TP183
【正文快照】： 1引言边坡工程中存在大量不确定性,包括随机性和模糊性。随机性由条件不充分、事物间因果关系不明确所致,表现为对结果的不可预知性,如试验中的测量误差、未来的降雨量等;模糊性由事物在中间过渡阶段呈现的亦此亦彼性导致,表现为对特征、机制以及边界的认识不清晰,如概化模型

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本文编号：1199366