基于自适应神经元模糊推理系统的岩质边坡稳定性评价方法
郭瑞清1，2，木合塔尔·扎日2，刘新喜3
STABILITY EVALUATION METHOD OF ROCK MASS SLOPE BASED ON ADAPTIVE NEURAL-NET WORK BASED FUZZY INTERFERENCE SYSTEM
摘要 模糊理论在岩质边坡稳定性评价中存在的知识获取和自适应能力较低等方面不足，而神经网络在模糊推理方面欠缺，因此，提出基于自适应神经元模糊推理系统的边坡稳定性评价方法。通过模型结构的建立、模型训练和测试，得到可用于边坡稳定性评价的基于自适应神经元模糊推理系统模型。测试结果表明，该模型计算结果与边坡实际稳定系数十分接近，对边坡稳定性的预测结果也与实际相符。与基于神经网络方法的计算结果比较，该方法在建模简便程度及计算精度等方面明显具有优势。
关键词 ：
边坡工程 ,
自适应神经元模糊推理系统 ,
岩质边坡 ,
稳定性评价
Abstract ：By establishing model structure，training and testing，the adaptive neural-net work-based fuzzy interference system model is obtained to evaluate the stability of slope. The testing results show that the calculation by the model almost reaches the practical stability factor of the slope，and the prediction is also coincident with the practical situation. The comparison with the neural network shows that the new model has the advantage of simplicity and high accuracy.
Key words ：
slope engineering
adaptive neural-net work based fuzzy interference system(ANFIS)
rock slope
stability evaluation
收稿日期: 2005-11-03
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