基于人工神经网络的边坡新多点监控模型.pdf

基于人工神经网络的边坡新多点监控模型 本文提出了基于人工神经网络的边坡新多点监控模型，旨在解决传统边坡监测数据建模的局限性。该模型通过人工神经网络对空间坐标与测点变形的对应关系进行建模，并输出位移值计算边坡体体积变化。 关键技术点： 1. 人工神经网络：该模型使用人工神经网络来建模边坡监测数据，能够解决非线性问题，提高模型的精度和泛化能力。 2. 空间坐标与测点变形的对应关系：模型通过学习空间坐标与测点变形的对应关系，能够捕捉边坡监测数据的非线性特征。 3. 多点监控模型：该模型能够对整个边坡进行监控，捕捉边坡的整体变形状况，而不仅仅是单个测点的变化。 技术优势： 1. 高精度：人工神经网络能够学习边坡监测数据的非线性特征，提高模型的精度和泛化能力。 2. 全面监控：多点监控模型能够对整个边坡进行监控，捕捉边坡的整体变形状况。 3. 可靠性高：该模型能够 outputs位移值计算边坡体体积变化，提高模型的可靠性和稳定性。 应用前景： 1. 边坡监测：该模型能够应用于边坡监测，捕捉边坡的整体变形状况，提高监测的精度和可靠性。 2. 水工结构安全评价：该模型能够应用于水工结构安全评价，评估水工结构的安全性和稳定性。 3. 工程分析：该模型能够应用于工程分析，评估工程项目的可行性和稳定性。 结论： 本文提出的基于人工神经网络的边坡新多点监控模型，能够解决传统边坡监测数据建模的局限性，提高模型的精度和泛化能力。该模型具有高精度、全面监控和可靠性高的技术优势，能够应用于边坡监测、水工结构安全评价和工程分析等领域。