基于模糊相似聚类神经网络模型的公路边坡稳定性分析
基于模糊相似聚类神经网络模型的公路边坡稳定性分析
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31 2021-08-07
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正文 简介
边坡稳定性分析一直以来都是岩土工程中的核心问题之一,随着社会建设的不断发展,这一问题也变得越来越突出。当今,我国正处在快速发展阶段,各项基础设施建设正在如火如荼地开展,使得边坡稳定性问题变得越来越复杂。特别是高速公路的边坡稳定性,其重要性不言而喻。其工程地质环境复杂多变并受到多种因素的影响,致使人们亟需解决公路边坡稳定性中不太准确的评价问题。为了解决复杂公路边坡稳定性评价这一庞大的系统带来的困难,需要将各学科领域进行交叉融合,以期获得较准确的公路边坡稳定性评价方法。文中将模糊相似聚类模型引入到RBF神经网络中,建立公路边坡稳定性模糊相似聚类RBF神经网络模型,并将该模型应用于公路边坡稳定性评价与预测。研究表明,模糊相似聚类神经网络模型能够合理、可靠地评价公路边坡稳定性。通过各学科领域的交叉融合取得了良好的效果,进一步优化了边坡稳定性评价方法。
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