基于BP人工神经网络的公路岩质边坡稳定坡角预测 (1).pdf

本文主要探讨了基于BP人工神经网络的公路岩质边坡稳定坡角预测方法。BP（Back Propagation）神经网络是一种广泛应用的监督式机器学习模型，特别适合处理非线性问题，如地质工程中的边坡稳定性预测。在公路建设中，边坡的稳定性至关重要，因为它直接影响到公路的安全性。传统的边坡稳定性分析通常依赖于经验判断和简单的力学计算，而BP神经网络则提供了一种更为精确和数据驱动的预测工具。 文章介绍了利用RMR（Rock Mass Rating）岩体质量分类系统对岩质边坡的多个影响因素进行量化。RMR系统包括了岩体强度、RQD值（Rock Quality Designation）、节理间距、结构面连续性、张开度、粗糙度、填充度、风化程度、地下水条件和结构面产状与工程方向等10个参数。这些参数被细分为5个等级，并根据RMR的评分标准进行量化，以便作为神经网络的输入数据。 接着，文章构建了一个BP神经网络模型，将RMR系统的10个量化参数作为输入层，稳定边坡角作为输出层。模型的训练样本来源于大量已建成的公路边坡工程数据。在训练过程中，采用了Levenberg-Marquardt的BP算法，该算法能够有效地优化网络权重，提高预测精度。通过不断调整网络结构，如隐层节点的数量，找到最优的模型配置，最终确定网络结构为10-23-1，即10个输入节点，23个隐藏层节点，1个输出节点。 训练完成后，通过比较预测的边坡角与实际边坡角，验证了BP神经网络模型的预测效果。结果显示，该方法能对岩质边坡稳定坡角进行高精度预测，为公路边坡稳定性评估提供了科学依据。这种方法的优势在于能够处理复杂的地质和工程因素，适应岩质边坡的多样性，而且具有较强的泛化能力，能够在新的边坡工程中应用。 基于BP神经网络的公路岩质边坡稳定坡角预测技术是现代地质工程领域的一个重要进展，它将地质学、土木工程和计算机科学相结合，提高了预测的准确性和可靠性，有助于预防边坡失稳事故，保障公路建设的安全和可持续性。未来的研究可能进一步优化神经网络模型，考虑更多影响因素，甚至结合深度学习等先进方法，提升预测的精准度和实用性。