基于T-S模型的模糊神经网络在边坡稳定评价中的应用
受地质、工程等众多因素影响,岩土质边坡稳定性具有未确知性、随机性、模糊性、可变性等特点,很难用简单的力学、数学模型描述.本文提出用基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络来对边坡稳定性进行评价,该模型同时兼具神经网络和模糊逻辑两者的优点,既可以比较容易地处理模糊性的实际问题,又具有较好的学习能力.将此模型与BP神经网络模型同时应用于80个实际边坡样本进行训练和预测,结果表明,该模型具有预测精度更高,收敛速度更快,预测结果与实际结果吻合度更高的特点.
边坡稳定性预测 Takagi-Sugeno模型 模糊神经网络
梁桂兰 徐卫亚
河海大学岩土工程研究所,江苏,南京,210098
国内会议
昆明
中文
587-590
2006-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）