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GRNN在边坡稳定预测分析中的应用
  • ISSN号：1006-7647
  • 期刊名称：《水利水电科技进展》
  • 时间：0
  • 分类：TU452[建筑科学—岩土工程;建筑科学—土工工程]
  • 作者机构：[1]河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室,江苏南京210098, [2]郑州科技学院土木与建筑工程系,河南郑州450000, [3]中国水电顾问集团昆明勘测设计研究院,云南昆明650051
  • 相关基金：国家自然科学基金（50979030 50911130366）
作者： 狄圣杰[1], 李晓敏[2], 魏樯[3]
关键词： 广义回归神经网络, 光滑因子, 边坡稳定预测, generalized regression neural network, spread, prediction of slope stability
中文摘要：

介绍广义回归神经网络（GRNN）的原理和影响因素,论述光滑因子的影响和选择。采用LOO交叉验证方法遍历所有样本,搜索出合适的光滑因子,结果表明合适的光滑因子能够较大幅度地提高网络泛化能力。应用收集到的82个圆弧滑面边坡稳定状态的实例资料,将GRNN模型应用于边坡稳定性评价,计算结果表明,在边坡稳定状态分析及预测方面,GRNN模型比BPNN模型更加精准简捷。

英文摘要：

The principles and influence factors of the algorithm of generalized regression neutral network（GRNN） were introduced.The influence and choice of the spread were discussed.The suitable value of the spread was searched out from all the samples according to the LOO across validity method.It was proved that the suitable value of the spread could greatly improve the generalization ability of the network.The method of GRNN was applied to the evaluation of slope stability of 82 examples.The results show that the GRNN model is simpler and more accurate than the BPNN models in prediction and analysis of slope stability.

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期刊信息
  • 《水利水电科技进展》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:河海大学
  • 主编：芮孝芳
  • 地址：南京市西康路1号河海大学
  • 邮编：210098
  • 邮箱：jz@hhu.edu.cn
  • 电话：025-83786335
  • 国际标准刊号：ISSN：1006-7647
  • 国内统一刊号：ISSN：32-1439/TV
  • 邮发代号:28-244
  • 获奖情况:
  • 全国水利系统优秀期刊,华东地区优秀期刊,江苏省优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:9466