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基于 PCA 和 BP 神经网络边坡稳定性分析
  • ISSN号:1673-193X
  • 期刊名称:《中国安全生产科学技术》
  • 时间:0
  • 分类:X935[环境科学与工程—安全科学]
  • 作者机构:[1]中南大学资源与安全工程学院,湖南长沙410083
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金(51374242);全国优秀博士学位论文专项资金资助(200449)
中文摘要:

基于影响边坡稳定性各因素之间具有一定的相关性和边坡工程是一个非线性、不确定的动态过程等这些特征,首次应用主成分和BP神经网络的原理和方法,建立了边坡稳定性评价模型,并应用SPSS软件对影响因素进行分析并确定主成分,应用Matlab7.1神经网络工具箱对一些边坡样本进行训练仿真。对比了经过主成分分析和未经过主成分分析评价结果,结果表明,经过主成分分析的BP神经网络评价精度更高,相对误差更小。表明了建立主成分和BP神经网络评价模型具有较好的可行性和适用性。

英文摘要:

Based on the characteristics of a certain correlation between various factors affecting the slope stability and the slope engineering is a dynamic process being nonlinear and uncertain , the methods of principal component analysis and BP neural network were applied to set up the evaluation model of slope stability .The influencing fac-tors were analyzed to determine the principal component by using SPSS software , and the network was then trained and simulated based on slope samples data set by using the NN toolbox in Matlab 7.1.The results with principal component analysis and without principal component analysis were compared .It showed that the former is better , with higher accuracy and smaller relative error , the method of principal component analysis and BP neural network established in this paper has a good feasibility and applicability .

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期刊信息
  • 《中国安全生产科学技术》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:国家安全生产监督管理局
  • 主办单位:中国安全生产科学研究院
  • 主编:张兴凯
  • 地址:北京市朝阳区惠新西街17号
  • 邮编:100029
  • 邮箱:aqscjs@vip.163.com
  • 电话:010-64941346
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-193X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-5335/TB
  • 邮发代号:82-379
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,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(2008版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:14319