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基于PCA-GRNN 神经网络的露天矿边坡稳定性分析＊
  • ISSN号：2095-6835
  • 期刊名称：《科技与创新》
  • 时间：0
  • 分类：TD854.6[矿业工程—金属矿开采;矿业工程—矿山开采]
  • 作者机构：[1]徐州工程学院数理学院,江苏 徐州 221111, [2]徐州工程学院化工学院,江苏 徐州 221111
  • 相关基金：国家自然科学基金青年基金(编号:11201485)
作者： 闫守志[1], 郭绍征[1], 陈勇智[1], 赵建强[1], 倪泽雨[2]
关键词： 边坡稳定性, 主成分分析, GRNN, 神经网络, 特征根
中文摘要：

露天矿边坡稳定性分析是一个复杂的非线性、不确定的动态系统，各因素之间具有一定的相关性。首次应用主成分与GRNN 神经网络结合的原理和方法，建立了边坡稳定性评价模型，能定量得出各主成分对边坡稳定性的影响程度。利用PCA-GRNN 神经网络评价模型对边坡安全系数进行了预测，并与真实值进行了对比分析，得出了PCA-GRNN 方法评价精度较高、相对误差较小。由此可见，该模型在边坡稳定性的分析中具有较高的可行性和适用性。

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期刊信息
  • 《科技与创新》
  • 北大核心期刊（2004版）
  • 主管单位:山西省科学技术协会
  • 主办单位:山西科技新闻出版传媒集团
  • 主编：江海
  • 地址：太原市长风东街15 号
  • 邮编：030006
  • 邮箱：kjycxzzs@126.com
  • 电话：0351-7537156
  • 国际标准刊号：ISSN：2095-6835
  • 国内统一刊号：ISSN：14-1369/N
  • 邮发代号:22-582
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国北大核心期刊（2004版）
  • 被引量:4708