發(fā)布時間：2018-08-09 13:26

【摘要】：降雨引起的土體滑坡中,絕大多數(shù)滑動面都在邊坡土體的最大入滲深度范圍之內(nèi),快速識別降雨入滲深度對滑坡前期的預(yù)測預(yù)報具有重要的意義。以室內(nèi)一維降雨入滲試驗為基礎(chǔ),抽取表征降雨入滲深度的關(guān)鍵特征值,采用主成分分析法,將影響降雨入滲深度的5個特征值綜合成2個主成分,基于主成分分析建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真預(yù)測模型。預(yù)測結(jié)果與實際入滲深度最大誤差值僅為4.69%,說明網(wǎng)絡(luò)性能良好。
[Abstract]:In the landslide caused by rainfall, most of the sliding surfaces are within the maximum infiltration depth of the slope soil. It is of great significance to quickly identify the rainfall infiltration depth for the prediction and prediction of the landslide. On the basis of indoor one-dimensional rainfall infiltration test, the key characteristic values of rainfall infiltration depth were extracted, and the five characteristic values affecting rainfall infiltration depth were synthesized into two principal components by principal component analysis (PCA). Based on principal component analysis (PCA), a BP neural network simulation prediction model is established. The maximum error between the predicted result and the actual infiltration depth is only 4.69, which indicates that the network has good performance.
【作者單位】： 三峽庫區(qū)地質(zhì)災(zāi)害教育部重點實驗室;
【基金】：三峽庫區(qū)地質(zhì)災(zāi)害教育部重點實驗室開放基金項目(2015KDZ01) 三峽大學(xué)研究生創(chuàng)新基金項目(SDYC2016022)
【分類號】：P642.22;TP183

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本文編號：2174211