| 基于神经网络的黄土质边坡稳定性分析—以宝鸡峡引渭渠道左岸塬边高边坡为例 |
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| 引用本文： | 王维升,雷祥义.基于神经网络的黄土质边坡稳定性分析—以宝鸡峡引渭渠道左岸塬边高边坡为例[J].西北大学学报,2001,31(3):267-270. |
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| 作者姓名： | 王维升 雷祥义 |
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| 作者单位： | [1]西北大学环境科学系，陕西西安710069 [2]西北大学地质学系，陕西西安710069 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(49472132) |
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| 摘 要： | 应用神经网络理论，建立了用于黄土质边坡稳定性分析的模型，并以宝鸡峡引渭渠道左岸高边坡为实例，对该方法的合理性和准确性进行了验证，结果表明，与传统计算方法相比，神经网络方法具有准确率高，自学习，自适应性强和容错率高等优点。
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| 关 键 词： | 神经网络 黄土 边坡稳定性 Lervenberb－Marquardt优化方法 宝鸡 引渭渠道 边坡系统 |
| 文章编号： | 1000-274X(2001)03-0267-04 |
| 修稿时间： | 2000年1月19日 |
Stability analysis of loess slope bases on neural network |
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| WANG Wei sheng ,LEI Xiang yi.Stability analysis of loess slope bases on neural network[J].Journal of Northwest University(Natural Science Edition),2001,31(3):267-270. |
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| Authors: | WANG Wei sheng LEI Xiang yi |
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| Institution: | WANG Wei sheng 1,LEI Xiang yi 2 |
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| Abstract: | The model of Loess slope stability is established with application of neural network. The rationality and veracity are proved by practical example of loess slope stability in Baoji valley. Compared with other traditional methods, the neural network has high accuracy,self study,self adapt and high allowable error ability. The example indicates it. |
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| Keywords: | neural network loess slope stability the method of Lervenberg Marquardt |
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