用概率神经网络对水电边坡稳定性预测

【摘要】：概率神经网络(PNN)是一种训练速度快、结构简洁明了、应用广泛的人工神经网络,该方法采用贝叶斯分类决策理论建立系统的数学模型,以高斯函数作为激励函数,具有非线性处理和抗干扰能力强等特点。阐述了PNN的基本结构及其训练算法,提出了基于PNN的水电边坡稳定性预测方法,并采用免疫进化算法(IEA)对高斯型函数的标准偏差σ进行参数优化。理论分析和实例结果验证了基于IEA-PNN的水电边坡稳定性预测方法的正确性和有效性。 【作者单位】： 四川大学水电学院 成都信息工程学院
【关键词】： 概率神经网络 免疫进化算法 水电边坡稳定性 预测
【基金】：973国家重点基础研究发展规划资助项目(2002CB412301) 国家自然科学基金资助项目(40271024)
【分类号】：TV223
【正文快照】： 引言边坡失稳不仅产生重大经济损失,且多涉及生命财产,故边坡稳定性预测评价是边坡工程的重要核心内容之一,具有重要的社会和经济意义[1]。边坡稳定性问题表现为多因素、多层次和多阶段的复杂动态非线性系统,对边坡稳定性预测评价是一项复杂的工作。影响与控制边坡稳定因素的

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