岩质边坡开挖坡角的神经网络选取方法分析.pdf

【岩质边坡开挖坡角的神经网络选取方法分析】 在进行大型岩质边坡工程时，选择合适的开挖坡角至关重要，它直接影响到边坡的稳定性、工程成本以及施工安全。传统的边坡设计方法通常依赖于经验或简单的工程判断，而随着科技的发展，神经网络技术已经逐渐成为解决这类问题的有效工具。本文主要探讨了如何运用神经网络来建立岩质边坡稳定开挖坡角的非线性计算模型，并进行了深入的分析。 文章分析了影响边坡开挖稳定坡角选取的多种因素，这些因素可能包括岩石的物理力学性质（如抗压强度、泊松比等）、地质构造（如节理、裂隙分布）、地下水条件、气候环境、边坡高度以及工程荷载等。通过对这些因素的综合考虑，可以为神经网络模型提供丰富的输入参数。 论文介绍了如何根据神经网络预测模型的参数类型确定参数的等级划分标准和相应的参数数据输入模式。这一步骤是构建有效模型的关键，因为不同的参数可能具有不同的量纲或数值范围，通过参数等级划分，可以使得各参数在同一尺度上进行比较和计算，提高模型的预测精度。 接着，作者收集了与稳定边坡开挖坡角相关的训练样本，这些样本包含了各种不同条件下边坡的实际坡角和对应的工程数据。通过训练神经网络，可以得到一个标准化的网络训练评价数据库。这个数据库不仅包含训练样本的特征数据，还记录了训练过程中的网络性能指标，如误差曲线和收敛速度，用于评估模型的性能。 在训练完成后，将新的边坡评价参数输入到计算模型中，神经网络就能预测出相应边坡的稳定开挖坡角。该模型采用了改进的BP（Backpropagation）神经网络，这是一种广泛应用的监督学习算法，能够处理复杂的非线性关系。BP网络通常由输入层、隐藏层和输出层构成，其层数和节点数的选择需要依据问题的复杂性和数据特性来确定。 论文通过数值计算和工程实践经验验证了神经网络预测的稳定性坡角是合理的。数值计算可以模拟边坡在不同坡角下的受力状态，而工程经验则提供了实际应用的反馈，两者结合可以确保模型的可靠性。 本文提出的神经网络方法为岩质边坡稳定开挖坡角的选取提供了一种科学且高效的手段，它结合了大数据和机器学习的优势，克服了传统方法的局限性，有助于提升边坡工程的安全性和经济性。这种方法对于未来的边坡工程设计和施工具有重要的参考价值，也为其他类似复杂问题的解决开辟了新的思路。