降雨影响下高边坡渗压神经网络监测模型

作者：黄铭; 刘俊

来源：上海交通大学学报, 2013, (10): 1548-1551.

• 高边坡
• 渗压
• 降雨
• 径向基函数
• 监测模型 high slope
• seepage pressure
• rainfall
• radial basis RBF)
• monitoring model

为准确揭示高边坡在降雨影响下的渗压变化规律,掌握其安全状态,在降雨作用分析基础上,提出以积分型降雨因子进行边坡渗压分析;以径向基函数(RBF)神经网络为建模工具,构建渗压降雨监测模型结构,并根据高密度采集的实测序列与模糊C均值聚类(FCM)算法进行RBF计算中心的比较选择.应用表明,积分型降雨因子能有效反映降雨的作用,以实测数据建立的渗压监测模型取得了理想效果.

• 单位
  合肥工业大学; 上海交通大学