| 基于RBF神经网络方法的铀尾矿坝稳定性分析 |
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| 引用本文： | 吕方可,刘永,郭赞,盛宇.基于RBF神经网络方法的铀尾矿坝稳定性分析[J].绿色科技,2015(2):225-227. |
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| 作者姓名： | 吕方可 刘永 郭赞 盛宇 |
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| 作者单位： | 南华大学环境保护与安全工程学院,湖南衡阳,421001 |
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| 摘 要： | 为研究分析我国某铀尾矿坝的稳定性,以影响尾矿坝稳定性的14个指标为参数,运用MATLAB实现RBF神经网络的方法,采用实际数据对网络进行训练,结果得出了该铀尾矿坝的稳定性参数为3,属于一般安全铀尾矿坝,这对研究尾矿坝稳定性提供了重要的参考作用。
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| 关 键 词： | RBF神经网络 铀尾矿坝 坝体稳定性 |
Study on the Stability of Uranium Tailings Dam Based on RBF Neural Network Method |
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| Lü Fangke,Liu Yong,Guo Zan,Sheng Yu.Study on the Stability of Uranium Tailings Dam Based on RBF Neural Network Method[J].LVSE DASHIJIU,2015(2):225-227. |
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| Authors: | Lü Fangke Liu Yong Guo Zan Sheng Yu |
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| Institution: | Lü Fangke;Liu Yong;Guo Zan;Sheng Yu;School of environmental Protection and Safety Engineering,University of South China; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | RBF neural network Uranium tailings dam the stability of dam |
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