交通信息与安全
交通信息與安全
교통신식여안전
JOURNAL OF TRANSPORT INFORMATION AND SAFETY
2013年
2期
104-108
,共5页
王树威%陈艳艳%陈宁%赖见辉%吴克寒
王樹威%陳豔豔%陳寧%賴見輝%吳剋寒
왕수위%진염염%진저%뢰견휘%오극한
交通工程%无粘性土公路边坡%稳定性安全系数Fs%变形值%神经网络法
交通工程%無粘性土公路邊坡%穩定性安全繫數Fs%變形值%神經網絡法
교통공정%무점성토공로변파%은정성안전계수Fs%변형치%신경망락법
为了实现对非粘性土公路边坡的稳定性实时预警,采用神经网络方法建立了公路边坡稳定性安全系数Fs和变形值的关系模型,该方法克服了Fs不能实时获取的弊端,由实时测量的变形值计算出Fs,并通过Fs实现无粘性土公路边坡稳定性的实时预警,避免了传统实时预警方法中需要根据经验设定各种变形值阈值的问题.对某无粘性土公路边坡的实验研究表明,神经网络模型计算精度优于其他经验模型,且能够满足工程实时监测的需要.
為瞭實現對非粘性土公路邊坡的穩定性實時預警,採用神經網絡方法建立瞭公路邊坡穩定性安全繫數Fs和變形值的關繫模型,該方法剋服瞭Fs不能實時穫取的弊耑,由實時測量的變形值計算齣Fs,併通過Fs實現無粘性土公路邊坡穩定性的實時預警,避免瞭傳統實時預警方法中需要根據經驗設定各種變形值閾值的問題.對某無粘性土公路邊坡的實驗研究錶明,神經網絡模型計算精度優于其他經驗模型,且能夠滿足工程實時鑑測的需要.
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