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自适应神经一模糊推理系统在水库边坡稳定性评价中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
针对水库边坡稳定性影响因子之间复杂的非线性关系,利用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）能够同时处理确定性和不确定性信息以及动态非线性分析的能力,提出了基于ANFIS的水库边坡稳定性评价方法。将渗透系数、水位降速、孔隙压力比、坡角、坡高、凝聚力、内摩擦角、重度8个参数作为输入,以水库边坡稳定性系数作为输出,基于21个工程实例,建立了基于ANFIS的水库边坡稳定性评价模型。该模型对训练样本拟合的相关系数为0.999 96,对检测样本的预测相关系数为0.977 48,优于BP神经网络模型。对江西省某水库边坡稳定性进行了预测,结果发现所建立的ANFIS模型对考虑多影响因子耦合作用的水库边坡稳定性有较好的预报功能。 相似文献
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直接研究非饱和土的强度随含水量的变化，建立引入含水量的强度公式，具有重要的实用价值在普通三轴仪上进行非饱和残坡积土的强度试验，试验结果表明，非饱和残坡积土的抗剪强度随着含水量的增大而明显减小，这说明水分对强度的影响剧烈引入参数峰残应力比对非饱和残坡积土的应变软化特性进行了量化分析,发现最佳含水量为应力应变曲线从软化转变为硬化的临界含水量，且凝聚力c值随含水量的增加呈指数衰减，内摩擦角φ值随含水量的增加呈线性衰减在此基础上提出非饱和残坡积土总应力强度公式，公式运用简单便捷，可为工程实际应用提供参考 相似文献
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