本文關鍵詞：邊坡穩(wěn)定分析的神經網絡改進模糊點估計法

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【摘要】：邊坡穩(wěn)定性分析中,模糊點估計法能同時考慮模糊不確定性和隨機不確定性因素。針對傳統模糊點估計法計算工作量大的缺點,提出一種神經網絡改進模糊點估計法。利用拉丁超立方抽樣法和徑向基函數神經網絡(RBF)建立邊坡安全系數的預測模型;對黏聚力和內摩擦角等模糊隨機變量取λ截集,并在各截集水平對參數進行組合;利用建立的預測模型對各參數組合的安全系數進行預測;最后由統計矩點估計法計算邊坡的可靠度指標。實例分析表明:改進模糊點估計法使用方便、結果可靠,且能通過增加λ截集水平的數目來提高計算精度。對于含有2~4個模糊隨機變量的邊坡,采用改進模糊點估計法計算可靠度時λ截集水平的數目可近似取25。
【作者單位】： 華中科技大學土木工程與力學學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(No.51278217)
【分類號】：TU43;TP183
【正文快照】： 1引言邊坡工程中存在大量不確定性,包括隨機性和模糊性。隨機性由條件不充分、事物間因果關系不明確所致,表現為對結果的不可預知性,如試驗中的測量誤差、未來的降雨量等;模糊性由事物在中間過渡階段呈現的亦此亦彼性導致,表現為對特征、機制以及邊界的認識不清晰,如概化模型

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本文編號：1199366