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《第九届全国岩石动力学学术会议论文集》2005年
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基于IEA-PNN的边坡岩体稳定性预测研究

熊建秋  李祚泳  
【摘要】:概率神经网络是一种训练速度快、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。阐述了概率神经网络的基本结构及其训练算法,提出了基于概率神经网络的边坡岩体稳定性预测方法,并采用一种新的有效随机全局优化技术——免疫进化算法对高斯型函数的标准偏差进行了参数优化。介绍了免疫进化算法的设计思想和特点,并成功地实现了此模型在边坡岩体稳定性预测中的应用,实例预测结果与边坡稳定性实际状态完全一致。理论分析和实例结果验证了基于免疫进化算法的边坡岩体稳定性预测方法切实可行,且具有需要学习样本少、预测精度高、非线性动态数据处理能力强等优点,为边坡稳定性预测提供了一条新的途径。

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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【共引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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6 王金华;城市生活垃圾产生量预测与中转站选址优化研究[D];昆明理工大学;2008年
7 牟洪洲;建筑沉降监测数据处理组合模型研究[D];长安大学;2008年
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10 任金刚;砂土地震液化的神经网络预测[D];天津大学;2007年
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