基于RBF-FCM-OLS的边坡稳定性评价方法

发布时间：2017-08-31 01:38

  本文关键词：基于RBF-FCM-OLS的边坡稳定性评价方法

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【摘要】：RBF神经网络具有很强的非线性并行处理能力和泛化能力,并且有很快的学习收敛速度,不易陷入局部极小,在边坡稳定性评价中已得到广泛的应用。但其过分依赖于隐含层数据中心的选取是否合适,故引入模糊-C均值聚类(FCM)算法对其进行优化。以122组边坡样本作为样本总体,其中1~114组为训练样本,115~122组为测试样本,运用FCM算法在边坡训练样本中初选多个RBF网络的数据中心,在此基础上运用正交最小二乘法(OLS)训练网络,利用训练后得到的回归矩阵信息在初选结果中重新选择RBF网络的数据中心,从而使数据中心得到优化,简化了RBF神经网络的结构。将优化后的RBF神经网络应用到边坡测试样本的安全系数的预测中,得到较高的预测精度。该方法加快了RBF神经网络的训练速度,提高了运算速率,与传统的BP网络进行比较,进一步证明RBF及其学习算法的优越性和实用性。
【作者单位】： 河海大学地球科学与工程学院;
【关键词】： RBF神经网络 模糊-C均值聚类算法 递归正交最小二乘法 稳定性评价
【分类号】：TU43;TP183
【正文快照】： 1引言边坡包括自然边坡和人工边坡两种类型。前者是指在自然地质作用下形成的山体斜坡、河谷岸坡、海岸陡崖等;后者是指人类工程活动形成的规模不同、陡缓不等的斜坡[1]。边坡的稳定性问题因其受到的影响因素多样,并且这些影响因素具有很强的非确定性和交错性,所以长期以来都

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本文编号：762717