基于Matlab的边坡位移及稳定性预测的神经网络系统
边坡位移的产生及发展对边坡的稳定性是极为重要的，然而导致边坡产生位移的因素是极其复杂的，本文采用具有非线性映射功能的神经网络理论，在Matlab环境下编程，建立了位移及稳定性预测的BP神经网络模型，运用历史位移数据训练神经网络并进行测试，将训练好的网络模型用于预测边坡位移的发展，进而预测边坡的稳定性。最后将该预测系统用于山东省莱州市仓上金矿北帮边坡工程，预测结果与已有的监测数据相比误差很小，说明效果良好。该系统对了解边坡位移的发展趋势及研究边坡的动态稳定性具有一定的意义。
边坡位移 神经网络 稳定性预测 金矿
林登阁 宋克勇
山东科技大学土建学院 青岛 261019 山东省水利工程总公司 济南 250000
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216-221
2005-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）