基于神经网络的边坡可靠度分析_邓建
基于神经网络参数优化的岩体边坡稳定性评价
７８
人 民 长 江
网络 的 网络层 数和 隐含层 神经 元数直 接影 响模 型 的预
续减 小 ， 预测误 差 开始增 大 ； ｓ超过 ２ 当 ５个 后 ， 习误 学 差 已经相 当小 ， 预测误 差 急增 ， 而
表 １ 高 陡 边 坡 岩 体 稳 定 性 评 价 典 型 工 程 实例
高是影 响边 坡岩 体稳定 的基 本 因素 ， 而水 的作用 、 工 施
忆 能 力 和 良好 的 容 错 能 力 ， 具 有 很 强 的 自适 应 功 还
能 。
方式等 构 成 了边 坡 岩 体 稳 定 性 的诱 发 因 素 。据 陈 昌彦 等的研 究 ， 响 边坡 岩 体 稳 定性 的 因素 可 以 归纳 影 为 ５个 复合 指标 ， 即边 坡 岩体 质 量 系 数 、 构 面方 位 、 结
网络 为客 观反 映高 陡岩体 边坡 的稳定 性程 度提供 了一
条有 效 的途径 。
２ Ｂ Ｐ人 工 神 经 网络 模 型 及参 数 优 化
Ｂ Ｐ人 工神 经 网络模 型的参数 有很 多 ， 网络 预测 对
目前 ， Ｂ 用 Ｐ神 经 网 络 评价 岩 体 稳 定 性 关 键 的 因 素有 两 方面 ： 边坡 岩 体 稳 定 性 评 价 指标 的选 取 ； ① ② Ｂ Ｐ神经 网络 参 数 的选 取 。前 者 已有相 当多 的 研 究论
之 间复杂 的非线 性 映射 ， 有 自学 习 、 具 自组 织 的联 想记
１ 边坡岩体稳定性分析 的复合评价指标
水电 、 冶金 、 公路 等各类 工程 岩质边 坡岩 体稳 定性 统计表 明 ， 边坡岩 体 稳定 性 状 况 是 多种 因素 非线 性 耦
合作用 的结 果 ， 中岩 石强 度特性 、 其 岩体 风化 作用 和坡
基于神经网络的边坡稳定性评价及影响因素的分析的开题报告
基于神经网络的边坡稳定性评价及影响因素的分析的开题报告一、研究背景与意义随着城市化进程不断加快，城市边坡工程的建设成为重要领域之一，而边坡的稳定性问题始终是边坡工程中“痛点”问题之一。
基于神经网络的边坡稳定性评价技术具有输出结果准确可靠、建模能力强等特点，并且可以实现对关键影响因素的分析，对于改善边坡稳定性问题具有重要意义。
二、研究内容（1）对城市边坡工程的相关文献进行综述，了解相关研究现状和进展。
（2）基于神经网络建立边坡稳定性评价模型，评价模型中的关键参数采用现场测试结果或历史数据，并根据实际使用需求确定评价指标和神经网络结构参数。
（3）应用所建立的评价模型对已发生过事故或问题的边坡进行稳定性评价，并分析评价结果。
（4）对评价模型的关键影响因素进行分析，以指导工程实践中的决策。
三、研究方法（1）综合调查和收集边坡工程建设的相关文献，了解相关研究现状和进展。
（2）基于Matlab或Python工具，采用BP神经网络结合灰色理论、遗传算法等方法，建立边坡稳定性评价模型，并对关键参数进行设置和调整。
（3）利用已有数据对所建立的模型进行验证和优化，确定评价指标和神经网络结构参数。
（4）应用所建立的评价模型对边坡稳定性进行评价和分析。
（5）根据分析结果，分析评价模型的关键影响因素。
四、预期成果（1）基于神经网络的边坡稳定性评价模型，实现对城市边坡工程的稳定性问题进行科学评价。
（2）对城市边坡工程的影响因素进行深入研究和分析，对决策者提供科学的建议。
（3）发表一篇具有较高实用性和学术价值的论文。
（4）提高本人在神经网络和边坡稳定性评价领域的研究水平，为我国城市工程建设提供科技支撑。
RBF神经网络在边坡稳定性中的应用研究
西部探矿工程
Ｒ Ｆ 经 兀 Ｂ神
２ １
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、
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ａ ｒ ｄ ａ （ｉｔ ＝ ａ ｂ ｓｄｓ ）６ ｘ）
图 １ Ｒ Ｆ神经 元模型 Ｂ
输入
非线性转换
输出
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０ １ ２Ｏ ３ ４０ ０ ０ ７０ ８ ９ １ ０ ０ ５ ６ ０ ０ ００
聚 力 、 体容 重 。 岩
关键词 ： Ｂ Ｒ Ｆ神经网络； 边坡稳定； 敏感性分析 中图分 类号 ： １ 文献 标识 码 ： 文章编 号 ：ｏ４ ５ １ （０ １０—０ ２— ０ Ｕ４８ Ａ １０— ７６２ １）８ ００ ３ 边坡稳定性 的研究是指对边坡的变形 和稳定进行 分析 ， 并且对其未来的发展做出判断 。它是边坡工程的 核心研究问题之一 ， 也是边坡工程研究 的热点问题 ， 历 来受到人们的重视 。边坡工程稳定性受地质 因素和工 程因素等的综合影响， 这些 因素有的是确定性的 ， 但大 部分具有随机性、 模糊性 、 可变性等不确定性特点， 它们 对不 同类型边坡岩体稳定性的影 响权重是变化的， 这些 因子之间具有复杂的非线性关系［ 。由于边坡 的组成 １ ］ 的距离乘以阈值 ｂ 。 Ｒ Ｆ网络模型一般由三层神经元组成， Ｂ Ｂ 同 Ｐ网络 样也是 由输入层、 隐含层和输出层构成 的三层前向网 络， 一般 Ｒ Ｆ神经网络结构如图 ２ Ｂ 所示。 边坡稳定性 的影响因素较多， 结合工程实际分析 ， 确定的输入信息为边坡岩体的容重、 内聚力 、 摩擦角、 边 坡角、 边坡高度 、 孔隙压力 比的实际测量值。输出的是 边坡稳定 性的评价信息 ， 即边坡 的安全系数 。从文 献
基于BP神经网络对边坡稳定性预测分析
第31卷增刊12019年6月中国煤炭地质COAL GEOLOGY OF CHINAVol.31Sup.1Jun.2019doi:10.3969/j.issn.1674-1803.2019.S1.10文章编号:1674-1803(2019)S1-0055-03基于BP 神经网络对边坡稳定性预测分析管宏飞1,江㊀平1,郭㊀飞2,李红涛1(1.湖北省地质勘察基础工程有限公司,湖北宜昌㊀443002;2.三峡大学土木工程与建筑学院,湖北宜昌㊀443002)摘㊀要:采用BP 软件建立了人工神经网络的边坡稳定性预测模型,并以杨东坪小学后侧边坡为例进行田边稳定性预测㊂结果表明,所预测边坡稳定性与实际情况基本相符,能够满足工程需求,因此利用BP 神经网络对边坡稳定性进行预测是可行的㊂关键词:BP 神经网络;边坡稳定性;秭归杨东坪中图分类号:P641.4+61;F426.21㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:ASlope Stability Prediction Analysis Based on BP Neural NetworkGuan Hongfei 1,Jiang Ping 1,Guo Fei 2and Li Hongtao 1(1.Hubei Geological Survey Foundation Engineering Co.Ltd.,Yichang,Hubei 443002;2.College of Civil Engineering and Architecture,China Three Gorges University,Yichang,Hubei 443002)Abstract :The artificial neural network slope stability prediction model has been modeled through back propagation (BP)algorithm.Taking a slope in rear side of the Yangdongping primary school as example carried out stability prediction.The result has shown that the predicted slope stability is basically tally with actual situation,can meet engineering requirements.Thus the use of BP neural net-work to carry out slope stability prediction is feasible.Keywords :BP neural network;slope stability;Yangdongping,Zigui County第一作者简介:管宏飞(1988 ),男,岩土工程专业硕士研究生,从事岩土工程治理设计工作㊂收稿日期:2019-05-18责任编辑:樊小舟0㊀引言随着我国基础设施建设的高速发展,在建设过程中难免会出现大量的边坡,这些边坡一旦失稳,将带来巨大的经济损失㊂影响边坡稳定性的因素很多,在分析和治理过程中,需要对边坡各影响因素综合分析,影响因素之间关系错综复杂,因此需进行边坡稳定性影响因素的敏感性分析㊂通过对影响边坡稳定性因素的敏感性分析,可以找出边坡失稳的主导因素,为边坡失稳灾害的防治及人工边坡的优化设计提供依据㊂本文利用BP 神经网络的相互作用矩阵,对边坡稳定性影响因素的敏感性进行分析,对边坡稳定性进行预测,形成边坡预测专家决策系统,为边坡设计进行具有指导㊂1㊀基于神经网络的边坡稳定性预测分析1.1㊀边坡影响因素边坡稳定性影响因素很多,其中主要影响因素为地层岩性㊁覆盖层物质组成㊁岩土层的抗剪强度(或是主控结构面参数)㊁岩质边坡是否为顺层㊁边坡坡高坡角以及变形迹象㊂地层岩性以及物质组成为地质基本条件,岩性越差,边坡稳定性往往越差,比如三叠系巴东组第二段紫红色粉砂质泥岩最易形成滑坡;岩土层的抗剪强度更是边坡稳定性的主控因素,一般来说,边坡坡高越高㊁坡度越陡,边坡稳定性越差㊂1.2㊀BP 神经网络的基本原理人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程,仅通过自身的训练,学习某种规则,在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果㊂作为一种智能信息处理系统,人工神经网络实现其功能的核心是算法㊂BP 神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络,其算法称为BP 算法,它的基本思想是梯度下降法,利用梯度搜索技术,以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小㊂目前,人工神经网络应用最广的是BP 网络,也是研究最多的一种神经网络㊂BP 算法的基本思想是学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成㊂其基本结构包含了一个输入层,一个或多个隐含层和一个输出层;由传递函数来完成层与层之间各神经元的映射㊂隐含层的神经元通常采用Sigmoid 形的传递,输出层的神经元通常为线56㊀中㊀国㊀煤㊀炭㊀地㊀质第31卷性传递函数(图1)㊂神经网络结构确定以后,就可用输入输出样本集对神经网络进行学习,其过程也就是对蕴含着知识的权值和阈值进行训练㊂当期望输出与网络计算输出的差值达到要求的精度时就完成了对网络的训练,这时网络的权值和阈值也就确定下来了,可以用于预测了㊂图1㊀BP 网络模型示意Figure 1㊀A schematic diagram of BP neural network model1.3㊀输入参数处理根据已有边坡样本类型,对于地层岩性㊁覆盖层物质以及是否为顺向坡组成需采用数字代号替换,地层岩性根据岩性划分为1~4共4个类型(分别为砂岩㊁灰岩㊁泥岩以及花岗岩和流纹岩);表层出露覆盖层划分为填土㊁含碎石粉质粘土㊁碎石土㊁全风化岩层㊁强风化岩层以及中风化岩层(划分为1~5共5个类别);对于是否为顺层,若为顺层,输入1,否则输入0;对于边坡有无变形,有变形输入1,无变形输入0㊂1.4㊀输出变量处理边坡稳定性作为输出变量,将边坡稳定状态简化为欠稳定和基本稳定两种(欠稳定为0,基本稳定为1)1.5㊀人工神经网络边坡模型的训练对所收集到的大量边坡治理设计事例中,以24个典型的边坡设计作为参考,进行神经网络模型有效性训练㊂每一个学习样本由8种征兆参数值组成,采用三层BP 网络结构进行训练[2-4],网络收敛后固定权值与阈值㊂选取的边坡稳定性学习样本的有关参数指标分为输入参数和输出指标㊂其中输入参数依次为地层岩性㊁覆盖层物质组成㊁顺向状态㊁粘聚力㊁内摩擦角㊁边坡坡高㊁边坡坡角以及变形迹象(表1);输出指标为边坡稳定状态(表2)㊂一般规定1为存在,0为不存在㊂表1㊀边坡稳定性训练样本Table 1㊀Slope stability training samples序号地层岩性覆盖层顺层状态粘聚力/kPa摩擦角/(ʎ)边坡坡角/(ʎ)边坡高度/m变形迹象11401515706021301714652013240361165814351172050615220161360716410184570617410184570608120161335301925017208015010230361135 5.51114201720503012150172070100133516023459.511421014174550152606020652001632020164514117260503550280181202522351101933120153035120310141760221212405345510.50221506025521002314082845311241110840100增刊1管宏飞,等:基于BP神经网络对边坡稳定性预测分析57㊀表2㊀边坡样本稳定性输出结果Table2㊀Slope sample stability output results 序号稳定性稳定状态10欠稳定20欠稳定30欠稳定40欠稳定50欠稳定61基本稳定71基本稳定81基本稳定90欠稳定100欠稳定111基本稳定121基本稳定130欠稳定140欠稳定151基本稳定160欠稳定171基本稳定181基本稳定190欠稳定200欠稳定210欠稳定221基本稳定230欠稳定240欠稳定2㊀工程实例分析现以秭归县杨东坪小学后侧边坡为例,证实边坡稳定性预测决策功能㊂杨东坪小学后侧边坡场地属构造剥蚀侵蚀中低山区,总体呈东南高㊁西北低的斜坡地形,为山麓斜坡堆积地貌㊂场地西侧和东侧为原始地貌,场地南高北低,地形高差29~30m,边坡坡度陡峭,坡度30ʎ~45ʎ,平均坡度38ʎ㊂根据勘察揭露,场地覆盖层主要为第四系残坡积层含粉质粘土碎石(Q4el+dl),下伏基岩为志留系下统罗惹坪组下段灰绿色 黄绿色粉砂岩(S1lr1)㊂由于修建教工宿舍楼场坪开挖,在K0+000~K0 +033段边坡前缘形成高8~12m的临空面,在K0+ 033~K0+060段前缘形成高6~8m的临空面,加上后期降雨作用导致该两段边坡前缘失稳,牵引边坡整体滑移㊂野外调查表明,变形体各部位有不同程度的变形㊁裂缝等现象,在变形体后缘公路外侧出现一条长约10m,宽5~10cm裂缝,走向近东西,裂缝深2~5cm㊂变形体东西两侧出现纵向拉裂缝,北侧缝宽0.5~2m,可见深度约1m,裂缝走向与滑坡方向一致,后缘出现大量横向羽状裂缝,前缘出现坍滑,横宽约15m,纵向长约8m㊂根据边坡实际地质情况,其基本输入参数如表3所示㊂将表3基本数据代入网络预测模型[5],结果表明,边坡处于欠稳定状态,这与现场实际情况是基本相符的㊂表3㊀边坡输入基本信息Table3㊀Basic slope inputted information地层岩性覆盖层顺层状态粘聚力/kPa摩擦角/(ʎ)边坡坡角/(ʎ)边坡高度/m变形迹象140828383013㊀结语①利用BP神经网络的相互作用矩阵,对边坡稳定性进行预测,形成边坡预测专家决策系统,对边坡稳定性预判具有一定的指导意义㊂②本文仅对边坡稳定性进行了预测分析,在实际工程运用中,更需要利用决策系统对边坡治理措施进行预判,这样意义更大,但考虑到工程实际情况,放坡和工程加固措施往往相辅相成,两者常存在交叉影响关系,故而会影响预测结果,仍有诸多不足需深入研究改进㊂③由于边坡稳定性受多方因素影响,地层岩性种类繁杂,且岩土体具有不连续性和各向异性㊂因此,用传统的线性化方法难以准确描述边坡的非线性特征,对于大型复杂的边坡稳定性预测尚存在一定的困难㊂参考文献:[1]孙平定,蔡润,谢成阳,等.基于遗传优化神经网络的边坡稳定性评价[J].现代电子技术,2019(05):75-78.[2]冯夏庭,王泳嘉,卢世宗.边坡稳定性的神经网络估计[J].工程地质学报,1995(04):54-61.[3]苏俊霖,杨建明,罗辉,等.基于改进BP神经网络的高速公路边坡稳定性分析[J].公路与汽运,2018(01):90-93.[4]何翔,李守巨,刘迎曦.岩土边坡稳定性预报的人工神经网络方法[J].岩土力学,2003(S2):73-76.[5]贺可强,雷建和.边坡稳定性的神经网络预测研究[J].地质与勘探,2001(06):72-75.。
BP神经网络在边坡稳定性预测中的应用
图１ 简单三层Ｂ Ｐ 神经网络模型的拓扑结构示 Ｐ 神经网络模型的拓 补结构示意图， 该Ｂ Ｐ ｔ ０ 经网络的输入层 、 隐含层 、 输出 层对应 的节点数分别包括 ｆ 个、 ７ 个、 个； 则表示输 入层 的第 ｆ 个节点与隐含层的第 ７ 个节点之间的连接权 值； 同理 ， ７ ． Ｏ 向 表示隐含层的第 ７ 个节点与输出层第 志 个
测的 数 学模 型 ， 利 用 ＭＡＴ Ｌ Ａ Ｂ的神 经 网络 工具 箱模 拟 了边坡 稳 定性 的预 测 ， 结合 收集到 的边 坡 实例
进行训练。结果表明， Ｂ Ｐ 神经网络对边坡稳定性预测结果与实际符合 ， 能够满足工程 需要 。表 明应
用Ｂ Ｐ 神 经 网络进 行 边坡稳 定性 的预 测是 可行 的。
义 。 目前 ， 评 价边 坡稳 定 性 的方 法有 层 次分 析 法 、 灰 色
理论法 、 极 限平衡法 、 有限元 法等方法等 。本文将 Ｂ Ｐ 神经 网络的知识应用到边坡稳定性的预测中 ， 结合 Ｂ Ｐ
神经 网络在结构上 的并行处理 、 分布式存储 的特点 ， 结
合 ＭＡＴＩ ＡＢ运算 工具 建立 数值 模 型 ， 捕 捉边 坡稳 定性 与影 响边 坡 稳 定 因素 之 间 的 相 关规 律 ， 实 现 对 边坡 稳 定性 的可 靠 预测 。 ２ Ｂ Ｐ神 经 网络 的原 理 人工 神经 网络 （ ａ ￣ ｉ ｉ ｆ ｃ ｉ ａ ｌ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ， ＡＮＮ） 是
用 函数选 用情 况 如下 ：
处理体 系。 目前 ， 最常用 的人工神经 网络模型有线性 神经 网络 、 Ｒ Ｂ Ｆ 神经网络 、 Ｂ Ｐ 神经网络等 ， 本文采用误 差信号反 向传播 的Ｂ Ｐ神经 网络对边坡 的稳定性进行 深入研究。Ｂ Ｐ 神经网络在训练时 ， 由信号的正 向传播 和信号的反 向传播共同构成神经 网络 的学 习过程 ， 其
RBF神经网络在边坡稳定性分析中的应用
RBF神经网络在边坡稳定性分析中的应用建立了露天矿岩质边坡稳定性分析评价的径向基函数（RBF）神经网络模型。
实例检验结果表明，基于RBF神经网络建立的边坡稳定性分析模型是合理的、可靠的。
将该模型应用于白云鄂博东矿边坡的稳定性分析中，取得了有益的结果，为该矿的安全生产提供了决策依据。
标签：露天矿边坡；RBF神经网络；稳定性分析0 前言白云鄂博矿区位于内蒙古自治区中部，是包钢生存和发展的重要原料基地。
该矿床东西长18 km，南北宽2～3 km，面积48 km2。
矿区内铁、稀土及铌的矿化规模较大，根据铁矿石的边界品位划分为主矿、东矿、西矿、东介勒格勒和东部接触带等5个采场。
已探明铁矿石储量约14 亿t，铁含量31 %～35 %，以主、东（约5.7亿t）和西采场（约8.1亿t）为主。
其中东矿经过五十余年的开采，现已进入深部开采。
本文拟采用RBF神经网络对东矿边坡的稳定性进行分析，以便为白云鄂博东矿的安全生产提供决策依据。
1 东矿边坡基本情况为便于对白云鄂博东矿边坡进行稳定性评价，进行了边坡分区。
分区的原则是将工程地质条件、边坡几何形状和边坡倾向基本相同的区段划分为同一区，这样各区边坡可用单一的剖面和相同的计算参数来表征。
边坡分区是在工程地质分区的基础上进行的。
按此原则东矿采场可划分为六个边坡分区，即A、B、C、D、E、F。
在A区和E区的不同地段，由于边坡形状、高度等方面还存有差异，故又分别将其分为两个亚区，即A1、A2和E1、E2亚区。
边坡分区示意图见图1。
本文拟对其中的E1、E2、F区进行边坡稳定性分析，三个分区的基本情况分述如下：（1）E1亚区。
位于采场南帮19～26行间、工程地质分区第Ⅳ区的中部，边坡面产状为360/41.5，高度为389m，坡面走向近似直线。
本区边坡岩体主要为长石板岩，其边坡岩体结构类型为逆坡向层状结构。
（2）E2亚区。
位于采场西南17～21行间、第Ⅳ工程地质分区的偏西部，为运输道出口地段。
人工神经网络在边坡稳定性预测中的应用
关 键 词 ：Ｂ Ｐ神经 网络 ； 边坡稳 ． Ｔ ８４７
文 献标 识 码 ： Ａ
ｄ ｉ ０ ３ ６ ／ ｉ ｎ １０ － ５ ． ０１ ０ ．０ ｏ： ． ９ ９ｊ ｓ ． ０ ５ ８ ４ ２ １． ４０ ９ １ ．ｓ ７
ＡＰ Ｉ ＰＬ ＣＡＴ１ ０Ｎ ＯＦ ＡＲＴＩ ＣＩ ＦＩ ＡＬ ＮＥＵＲＡＬ ＮＥＴ ０ＲＫ Ｎ Ｗ Ｉ
Ｋ ＥＹ ｏ Ｒ ＤＳ： ＢＰ ｎ ｕ ａ ｔ ｒ Ｗ ｅ ｒ ｌｎｅｗｏ ｋ；ｓｏ ｔｂ ｌ ｙ；Ｍ ＡＴＬＡＢ ｌｐｅ ｓａ ｉｉ ｔ
边坡 的稳 定性 是 目前岩 土工 程界研 究 的重大课 题 ， 矿 山工 程 、 利工 程 以及建 筑工程 等诸 多领 域 在 水 都 涉及 到边坡 的稳 定性 问题 。边 坡工程 是一 个动 态
ｗｈｉｈ ｉ ｄ ｃ ｔｓ ｔ ｔｔ ｅ ｕ ｉｉａ ｉｎ ｏ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｎ ｔ ｅ ｓｏ ｅ ｓａ ｌｔ ｒ ｄ ｃｉ ｎ ｉ ｅ ｓｂｌ． ｃ ｎ ｉａ ｅ ｈａ ｈ ｔｌ ｔ ｆＢＰ ｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ ｉ ｈ ｌ ｐ ｔｂｉ ｙ ｐ ｅ ｉｔｏ Ｓ ｆａ ｉ ｅ ． ｚ ｏ ｉ
ｃ ｎｏｍｓｔ ｔｅｒａｉｔ ｅｕ ｓｎ Ｐ ｎ ｕ ａ ｅｗ ｒ ｎ ｈ ｅ ｕｒｍｅ ｔ ｏ ｎ ｉｅ ｒｎ ｒｊｃ ａ ｅｓｔ ｆ ｄ， ｏ ｆｒ ｏ ｈ ｅｌ ｉ ｒｓ ｈ ｕ ｉｇＢ ｅ ｒｌｎ ｔ ｏｋ ａ ｄｔｅｒｑ ｉ ｓｃ ｅ ｎｓ ｆ ｇｎ ｅｉｇｐ ｏｅ ｔｃｎ ｂ ａｉ ｅ ｅ ｓ ｉ
开放的、 复杂 的 、 非线 性 的系 统 问题 ， 响边 坡 稳 定 影
经 网络 的知识应 用 到 边坡 稳 定 性 的 预测 中 ， 合 人 结
工 神经 网络在 结构上 的分 布式存 储 和并行 处理 的特
基于神经网络的边坡稳定性分析
（ ）收敛速度 过慢 。Ｂ 神经 网络的收敛 速度取 决于梯 ２ Ｐ 度下 降法 的学习速 率 。学 习速率过 大，可能 导致权值震荡而
无 法 收 敛 ，学 习速 率 过 小 ，导 致 收 敛 缓 慢 。
神 经 网络 中运 用 最广 泛 ，研究 的最 多 的是Ｂ 神 经 网 Ｐ
意的结果 。其 中，神经 网络作 为一种运 用较早 ，理论较成 熟的计算方法 ，它建立在现代神经 科学研究 的基础上 ，利 用工程技术手段模拟 生物神经 系统结构和功能而发展起米 的一种新型信号处理系统或运 算体系。它通过训练样本 ， 无须知道数据分布 的形式和变 量之间的关系 ，就可实现高
经元层次组成 。其结构如 图１ 所示 。 Ｂ 神 经网络是基于误差反 向传 播法的神经 网络 ，误差 反 ｐ 向传播法 是建立在梯度下 降法 的基础 上的一种监督式学 习算
法 。其 基 本 思 想 是 通 过 由后 向前 调 整各 层 之 间 的连 接 权 值 ， 使 实 际输 出 与 期 望 输 出 的差 值 不 断 减 小 直 至 小 于 允 许 误 差 ， 此 时所 得 权 值 即 为 实 现 输 入 层 与输 出 层 的 神 经 网络 映射 的 最
的Ｂ 神 经 网络和Ｌｖｎｅ — ａｑａｄ＇ ，并 与传 统的Ｂ 神经 网络进行 比较 。结果表 明 ，这 两种 方 法在提 高计算速度和 泛化 Ｐ ｅｅｂｒ Ｍ ｒ ｒｔ － ｇ ｕ ， ： ￣ Ｐ
能 力 具 有 优 势 ， 其 中 自适 应 步 长 的 优 点 更 加 明 显 。 在 考 察 训 练 样 本 预 测 的 准 确 性 方 面 ， ５ Ｂ 网络 的 结 果 相 近 。 种 Ｐ 关 键 词 ： 自适 应 步 长 ；Ｌｖｎｅｇ Ｍ ｒｕｒ 法 ；边 坡 稳 定 性 ；神 经 网络 ｅｅｂｒ— ａ ａｄ ｑ ｔ
基于人工神经网络的高速公路边坡滑坡风险分析
0引言自1988年我国第一条高速公路沪嘉高速通车以来，高速公路建设经历了长足的发展，截至2022年底，我国高速公路总里程已达到17.73万公里，已是经济社会发展的重要支撑。
然而，高速公路的建设和管理也面临着各种自然和人为的风险和挑战，尤其是在地质条件复杂的山区和丘陵地带，高速公路边坡的稳定性问题成为一个亟待解决的难题。
高速公路边坡滑坡是一种常见的地质灾害，其发生频率较高（图1），危害程度较大，影响范围较广，对生命财产安全、交通运输、环境保护等方面都有严重的影响，目前仍是我们所必须面对的重大威胁。
高速公路边坡滑坡防治是一项复杂而艰巨的工程任务，需要综合考虑地质、水文、气候、工程、经济等多方面因素，采取科学合理的技术措施和管理措施，以保证边坡的安全稳定。
为此，国内外许多学者为应对边坡滑坡灾害做了大量研究：袁维[1]等人提出了一种多源数据“融合-预测-预警”的三步式滑坡监测预警方法，针对阶跃型滑坡的变形特征，分别采用经验模态分解法、滑动多项式拟合法、随机森林算法和斜率变点分析法，对滑坡的综合变形进行分解、预测和预警，并以向家坝水库某滑坡体为例，验证了该方法的可行性和有效性。
李琦[2]等人设计了一种滑坡地质灾害远程无线实时预警监测系统，采用北斗卫星定位、无线传感器网络和人工智能技术，实现了滑坡的精准定位、实时监测、智能预警和远程管理。
杨诗诗[3]等人以三峡库区为研究区，基于专业监测数据，建立了降雨型滑坡预警雨量阈值的计算方法，并分析了不同类型滑坡的预警雨量阈值与降雨特征的关系。
唐尧[4]等人利用国产高分辨率遥感数据，对四川省攀西地区的滑坡灾害进行了孕灾致灾演变及周期监测分析，提出了基于遥感技术的滑坡灾害智能预警分析方法，为滑坡灾害的防治提供了科学依据。
熊弢[5]等人利用现场调查、室内试验和数值模拟等方法，分析了云南省普贤乡场滑坡的地质构造、地形地貌、岩土力学特性、滑动机制和稳定性，提出了滑坡的成因类型和防治对策。
基于神经网络矿山边坡破坏类型影响因素的评价
地质灾害与环境保护 ,2002,12(4):57. [8] 杨英杰 , 张清 . 人工神经网络在岩石工程系统 RES 中的应用 [J], 铁道学
报 ,1997.04(2):67-69.
2021年 5月下 世界有色金属 37
预测误差
0.0113 0.0363 0.0056 0.0008 0.0486
通过利用神经网络预测模型进行分析表明，预测结果的
最大绝对误差小于 0.05，对与判别是 0（圆弧形破坏）还是 1
（折线形破坏）影响不大，预测的结果正确可靠，且网络的收
敛速度快，说明上述网络模型具有较强的可靠性和实用性。
方向发展。其他七个影响因素与边坡的破坏类型成负相关关 系，说明随着这几个影响因素值的增加，边坡趋向于圆弧型 破坏。在这 9 个因素中岩石单轴抗压强度和岩石结构类型为 主控因素，其他因素为次要因素，但并不是可以忽略的因素。
根据上述，网络的输人 i 和输出 k 间有下式存在 ：
图 1 输入对输出的相对作用强度 １ －岩石单轴抗压强度，２ －结构面倾角，３ 结构面与边坡面的空间关 系，４ －地下水条件，５ －岩石结构类型，６ －内聚力，７ －内摩擦角，
８ －边坡高度，９ －边坡角
式中求出的 RSEki 值，是对网络各输入单元对某一个输 出单元相对影响的一种度量。其绝对值大小，表示输入单元 对输出单元的状态时所起作用的大小 ；正号（或负号）表示 输出单元的增值方向与输入单元相同（或相反）。由此，我们 可将 RSE 应用到计算影响边坡破坏类型因素的相对影响与 作用的大小和方向，从而区分主要因素和次要因素，为边坡 治理提供依据。 2.2 RSE 计算结果的分析
基于人工神经网络对四川省黑水县公路边坡稳定性评价
吉林省勘查地球物理研究院 ，吉林 长春 １０ １ ３０２
摘 要 ：边坡 稳定性和许 多影响 因素有 关，是 一种高度非线性的 问题 ，本 文采 用人 工神经 网络方法进行边坡稳定 性评价 ，构 建 了具有６ １ — ２ — ９ １ 网络 结构的三层Ｂ 网络 。用该模 型对四川省黑水县渔 巴渡至客龙 沟公路 沿线边坡进 Ｐ 行稳定性评价 ，其结果与传统经验公式计算 法所得结果基本一致。 关键词： 边坡稳定性 ；非线性 ；神经 网络 中图分类号：６ １ 文献标识码 ：Ｂ Ｐ ３
ｉｐ ｔ ｏ ｅ ｎ ｕ ｄ ｓ．１ ｏ ｅ ｉ ｅ ａ ｅ ｄ １ ｕ ｐ ｔ ｏ ｅ ． ｈ ｎ ｕ ｅ ｅ ｍｏ ｅ ｖ ｌ ａ ｅｓｏ ｅ ｔ ｂ ｌ ｙ ａ ｏ ｇ ｔ ｅ ｎ ９ ｎ ｄ ｓ ｉ ｈ ｄ ｄ ｌｙ ｒａ ２ ｏ ｔ ｕ ｄ ｓ Ｔ ｅ ｓ ｄ ｔ ｄ ｌ ｏ ｅ ａｕ ｅｔ ｌ ｐ ｓｓａ ｉ ｔ ｌｎ ｎ ｎ ｎ ｈ ｔ ｈ ｉ ｈ ｒ ａ ｏ Ｙｕ ａ ｕ ｔ ｌ ｎ ｕ ｌ ａ ｋ ｔｒＣｏ ｎ ｙ Ｔ ｅ ｃ ｍｐ ｒｔ ｅ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ａ ｅ ｒ ｓ ｌ ａ ｅ ｎ ａ ｔ ｃ ａ ｏ ｄ ｆ ｍ ｂ ｄ Ｋｅ ｏ ｇ ｇ ｌ ｉ Ｂｌｃ ｗａｅ ｕ ｔ ． ｒ ｏ ｙ ｎ ｈ ｏ ａ ａｉ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｔ ｔ ｅ ｕ ｔ ｂ ｓ ｄ ｏ ｒｉ ｉ ｌ ｖ ｓ ｈ ｔ ｈ ｓ ｉ ｆ
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边坡可靠度研究进展
边坡可靠度分析的研究进展边坡是由于自然或人工的原因而形成的斜坡，是工程建设中最常见的工程形式。
由于边坡失稳将会造成滑坡、崩塌、泥石流等灾害，给人们的生命和财产带来巨大的损失# 故边坡的稳定问题是岩土工程的一个主要研究课题。
传统的边坡稳定分析方法有很多：如极限平衡法、极限分析法和数值分析法等。
这些方法均是建立在各类参数为定值的基础上，是一种确定性的分析方法。
然而，由于实际边坡地质条件较为复杂，影响边坡稳定的诸多因素也具有不确定性，按传统的边坡稳定分析方法求得的安全系数并不能真实反映实际边坡的稳定情况。
近年来，国内外的许多学者认识到了这一问题，将可靠度分析法引入到了边坡的稳定分析中。
1 边坡可靠度分析原理可靠度分析法是根据已知的随机变量统计参数和概率分布模型以及给定的边坡稳定功能函数，估计边坡在规定条件下和规定时间内完成预定功能的概率。
该法以概率统计理论为基础充分考虑了计算参数的不确定性，概念简单、思路清晰、是一种比较成熟的不确定性分析方法。
在边坡稳定分析中得到了广泛的应用。
根据结构可靠度的定义和概率论的基本原理，设X=(X1，X2，…，X n)为结构的基本随机变量，Xi(i=1，2，…，n）为第i个基本随机变量，以Z=g(X)表示结构的功能函数则有：Z=g(X）=0 （1)Z=g(X）=0 称为结构的极限状态方程,它是结构进行可靠性分析的主要依据。
在边坡稳定计算中# 常用的极限状态函数和可靠指标计算公式如下：Z=F(X)—1 (2)Β=μz/σz=(μF-1)/σF （3)式中：F(X) -为安全系数；β为可靠指标；μF为安全系数的均值；σF为安全系数的标准差。
2 边坡可靠度分析现状根据边坡可靠度分析的基本原理#，边坡可靠度分析的一般流程为：①分析影响边坡稳定的因素，选择随机变量；②选择边坡稳定分析方法，建立极限状态方程；③根据可靠度求解方法求解边坡的可靠度。
2.1随机变量无论人工边坡还是天然边坡，在外界作用下，边坡会改变原有应力状态，并产生不同程度的变形与破坏。
基于神经网络和突变理论的边坡稳定性评价
基于神经网络和突变理论的边坡稳定性评价随着现代社会的迅猛发展，城市化进程不断加快，土地资源的利用愈发紧张。
然而，土地资源的合理利用和开发也面临着一系列挑战，其中之一就是土地边坡稳定性问题。
土地边坡稳定性评价是土地资源开发和利用中至关重要的一环，对于保障人们的生命和财产安全具有重要意义。
传统的边坡稳定性评价方法主要基于经验和统计分析，精度和可靠性有所不足。
然而，通过神经网络和突变理论的结合，可以提高边坡稳定性评价的准确性和可靠性，为土地资源的合理开发和利用提供有力支持。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，具有学习和适应能力。
在土地边坡稳定性评价中，神经网络可以通过大量的输入数据训练，从而建立边坡稳定性评价模型。
神经网络模型可以通过学习已知的边坡稳定性数据，来预测未知的边坡稳定性情况。
这种基于神经网络的边坡稳定性评价方法可以快速、准确地评估边坡的稳定性，为决策者提供科学依据。
与此同时，突变理论是一种描述复杂系统运动的理论，可以用来研究土地边坡稳定性的多因素互动关系。
通过突变理论的分析，可以揭示土地边坡稳定性的非线性特性，为边坡稳定性评价提供更加全面的信息。
突变理论可以识别并描述土地边坡稳定性评价中的突变点，帮助决策者及时发现潜在的危险，并采取相应的措施。
将神经网络和突变理论相结合，可以进一步提高土地边坡稳定性评价的准确性和可靠性。
通过神经网络的学习和预测能力，可以从大量数据中挖掘出潜在的规律和趋势，为土地边坡稳定性评价提供更为精确的预测；而突变理论的分析则能帮助识别边坡稳定性的潜在风险和突变点，使评价结果更具说服力。
综合运用神经网络和突变理论，可以为土地边坡稳定性评价提供更为客观和科学的评价方法，对土地资源的合理开发和利用具有积极的推动作用。
在未来的研究中，可以进一步深化神经网络和突变理论在土地边坡稳定性评价中的应用。
通过引入更多的边坡稳定性影响因素和数据，并结合现代的数据挖掘和机器学习技术，可以构建更为精准、全面的土地边坡稳定性评价模型。
边坡稳定可靠度分析的神经网络法
数， 进而求解边坡的失效概 率及 可靠 指标 ， 与常规 的可靠 度分析 方法 （ 并 中心点法 、 验算点法 和响应面法 ） 进 行 比较 ， 由于 Ｒ Ｆ Ｂ —ＭＣ Ｍ 法的计算结果与 常规法 中精度较 高的验算 点法 和响应面 法结果非 常接近 ， 明 Ｓ 说
Ｒ Ｆ ＭＣ Ｍ 法十分准确 。 Ｂ－ Ｓ 关键词 ： 可靠度分析 ； 神经 网络 ； 向基函数 ； ０一Ｓ ＯＰ 径 ＧＥ Ｌ Ｅ 中图分类号 ： Ｕ４ Ｔ ３ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：０ ６４ ４ （０ ０ ０ —７—５ １０ —５０ ２ １ ）３０ ２０
ｔ ｅｓｏ ｅｓａ ｉ ｔ ，ｉ ｖ ｒ ｕ ｈ ｌｐ ｔ ｂｌ ｙ ｓ ｅ ｙ ｃ ｍｂ ｒ ｏ ｅ ａ ｓ ｔ ｕ ｔｉ ｔｒ ｃ ｈ ｉ ｒ ｇ ａ ａ ｄ ｔ ｅｐ ｏ ｅ ｓｏ ｉ ｅ ｓ ｍｅｂ ｃ ｕ ｅｉ ｍ ｓ ｎ ｅ ａ ｔｔ ｅｍａｎ ｐ ｏ ｒ ｍ ｎ ｈ ｒ ｃ ｓ ｆ ｓ ｌｉｇ ｔ ｅｓ ｆｔ ａ ｔ ｒｗｉｈ ｔ ｅＧＥＯ－ Ｌ ｏｖｎ ｈ ａｅ ｙｆ ｃｏ ｔ ｈ Ｓ ＯＰ ｓ ｆｗａ ｅ Ｅ ｏ ｔ ｒ ．Ｔｏ ｉ ｒ ｖ ｈ ｓｓｔ ａ ｉｎ，ｔ ｅｍｅｈ ｄ ｔ ａ ｍｐ ｏ ｅｔ ｉ ｉｕ ｔｏ ｈ ｔ ｏ ｈ ｔ ＲＢＦ ｎ ｕ ａ ｅ ｗｏ ｋ ｂ ｓ ｄ ｏ ｏ ｔ ｒｏ ｓｍｕ ａｉｎ ｍｅ ｈ ｄ （ ｅ ｒｌｎ ｔ ｒ ａ ｅ ｎ Ｍ ｎ ｅＣａ ｌ ｉ ｌｔｏ ｔ ｏ ＲＢＦ Ｍ ＣＳ ）ｈ ｓｂ ｅ ｐ ｌ ｄ ｉ ｈ ｓ － Ｍ ａ ｅ ｎ ａ ｐ ｉ ｎｔ ｉ ｅ ｈ Ｅ ｓ ｆｗａ ｅｂ ｆ ｒ ｏ ｕ ｈ ｅｉ ｉ ｔ — ａ ｉ ｐｐｒ ａ ｅ ．Ｙｏ ｈ ｕ ｄｐ ｅ ａ ｅａｌ ａ ｐｅ ｔ ｈ Ｏ－ Ｌ ｕ ｓ ｏ ｌ ｒ ｐ ｒ ｌ ｓ ｍ ｌｓｗｉ ｔ ｅＧＥ Ｓ ＯＰ ｏ ｔ ｒ ｅｏ ｅｙ ｕｒ ｎ ｔ ｅｒｌ ｂ ｌ ｙａ
基于神经网络的滑坡成因分析与预测研究
基于神经网络的滑坡成因分析与预测研究近年来，随着全球气候和环境的变化，各种自然灾害越来越频繁和严重。
其中，滑坡是一种常见的地质灾害，给人们的生命财产和社会经济发展带来了极大的威胁。
因此，研究滑坡的成因和预测其发生的可能性对于保障社会安全、推动可持续发展具有重要意义。
1. 滑坡成因分析滑坡是地质固体体在一定的外部力作用下，失去了原有的稳定状态，导致材料向下运动的过程。
滑坡发生的原因很多，包括地质基础条件、地形地貌、气候、水文、土壤机械性质等等。
在滑坡成因分析方面，传统的方法主要依靠人工经验、现场观测和研究。
但是这些方法存在主观性强、耗时耗力等不足之处。
因此，近年来随着人工智能的发展和智能化分析方法的出现，利用神经网络进行滑坡成因分析成为了一种有效的手段。
2. 基于神经网络的滑坡成因分析神经网络作为一种广泛应用于各种领域的机器学习模型，拥有着优秀的非线性映射、数据拟合和泛化能力。
因此，利用神经网络进行滑坡成因分析可以有效地提高分析的准确性和速度。
具体来说，利用神经网络进行滑坡成因分析可以分为三个步骤。
首先是数据预处理。
数据预处理主要是指对原始数据进行清洗、缺失值处理和数据标准化等操作。
清洗和缺失值处理可以保证数据的完整性和准确性，而数据标准化可以使得数据之间的单位和量级一致，避免不同属性之间的权重不均衡。
其次是特征提取。
特征提取是指从原始数据中提取出有效的特征并进行降维处理。
有效的特征可以提高神经网络的分类准确率，降维处理可以减少计算复杂度和提高模型泛化能力。
常用的特征提取方法包括主成分分析、独立成分分析、小波变换等等。
最后是神经网络建模和评估。
在这一步中，需要选择一个适当的神经网络模型，并通过训练、验证和测试三个步骤进行评估。
常用的神经网络模型包括多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等等。
通过评估可以获得模型的精度、召回率、F1值等指标，从而优化模型和提高分析效率。
3. 滑坡预测研究除了滑坡成因分析外，滑坡预测也是一项重要的研究方向。
基于改进神经网络的滑坡预测研究
基于改进神经网络的滑坡预测研究随着人类社会的发展，城市化进程越来越加速。
城市的人口数量与土地资源的不断变化给城市建设带来很多挑战。
然而，城市的建设和发展也会直接导致灾害的发生，其中滑坡灾害是一种十分常见的自然灾害。
滑坡指的是在天然或人为开挖的坡面上，由于内在和/或外在因素的影响而发生的不断下滑的现象。
它不仅造成了人员伤亡和财产的损失，也严重影响了城市交通和物资的流通。
因此如何准确预测和及时处理滑坡灾害是十分重要的。
随着科技的不断发展，预测滑坡灾害连续性方法已成为一个研究热点。
很多研究者利用不同的方法进行灾害预测。
例如，基于单一算法的方法包括逻辑回归、支持向量机、k近邻等；而基于多元组合算法的方法可以将多个单一算法进行混合，例如随机森林、人工神经网络等。
近年来，人工神经网络被广泛应用于滑坡预测中。
由于其能够模拟人脑神经活动，能够处理非线性问题并且具有高度的容错能力，神经网络已经成为处理各种数据预测问题的主要方法之一。
此外，神经网络还可以通过反向传播算法不断调整权重和模型复杂度，以适应不同数据集。
然而，神经网络也存在一些问题。
例如，当网络结构、学习率和收敛速度不适合特定数据时，预测精度就会下降。
因此，如何对神经网络进行改进，从而提高其预测水平，是滑坡预测研究的又一重要方向。
在研究中，可以通过多个方面进行神经网络的改进，具体如下：1.数据预处理数据预处理是提高数据质量和降低误差的重要步骤。
该步骤包括数据清洗、特征提取、数据变换、数据标准化等。
其中特征提取可以根据特定数据类型来提取不同的特征，例如时间序列的四分位数、FFT变换后的频率和能量等。
2.神经网络结构优化神经网络的结构和层数对其预测能力有很大影响。
因此，如何根据不同的数据类型和预测问题选择合适的神经网络结构和层数，以及如何优化网络结构中的参数也是一个关键的研究方向。
例如，研究者可以利用交叉验证和反向传播算法等方法来确定最佳网络结构参数。
3.多层级和混合网络的应用多层级和混合网络可以将多种不同类型的神经网络结合起来，以提高其预测准确性。
基于BP神经网络算法下的边坡安全预测
基于BP神经网络算法下的边坡安全预测
熊建宁
【期刊名称】《江西水利科技》
【年(卷),期】2018(044)003
【摘要】边坡的实时变形一直是岩土工程界关心的问题,由于不同工程的条件不同,影响边坡位移的因素较多,进而使其变化趋势复杂.为了得到边坡位移与稳定性的关系,采用BP神经网络算法与强度折减法综合对土质边坡安全系数进行预测.结果显示:通过强度折减法计算出边坡位移,并获取较完善的BP神经网络样本数据,当迭代次数达到足够时,完全可以忽略预测结果与实际结果的误差;通过实际工程中的边坡监测数据,然后由建立的BP神经网络能够较为准确的输出边坡的强度折减系数,进而得到相应的安全系数.
【总页数】4页(P176-179)
【作者】熊建宁
【作者单位】重庆市水利电力建筑勘测设计研究院,重庆401120
【正文语种】中文
【中图分类】TU459
【相关文献】
1.基于PSO算法的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用 [J], 许敏
2.基于改进粒子群算法的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用 [J], 胡卫东;曹文贵
3.基于BP神经网络和遗传算法技术的边坡稳定性评价 [J], 向阳波;祝进兵
4.基于Quickprop算法的BP神经网络在边坡稳定性预测中的应用 [J], 陈源; 潘宇雄; 胡会根; 袁厚海
5.基于灰色系统及BP神经网络算法的边坡变形预测精确度影响分析 [J], 姜永杰;张书豪;吴光;张广泽;柴春阳
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