文档名：基于灰色Elman神经网络的高边坡变形预测研究
Elman神经网络在水利工程高边坡稳定性预测分析方面有较强的适用性,有助于工程勘探、设计、施工建设和管理等的顺利进行.本文基于灰色理论对Elman神经网络进行优化,建立GM-Elman神经网络高边坡变形稳定预测模型,综合考虑孔隙水压比、土体容重、内摩擦角、粘聚力、高度和坡角等因素计算边坡稳定系数,通过工程实例对模型进行验证.结果表明,改进后的GM-Elman模型预测准确度更高、误差更小,对高边坡实际施工具有一定的指导意义.
作者：马婧 徐根祺 党发宁 曹宁 张晶
作者单位：中国葛洲坝集团第三工程有限公司,陕西西安710077;西安理工大学,陕西西安710048西安交通工程学院电气工程学院,陕西西安710300西安理工大学,陕西西安710048西京学院土木工程学院,陕西西安710123
母体文献：2021年(第九届)中国水利信息化技术论坛论文集
会议名称：2021年(第九届)中国水利信息化技术论坛
会议时间：2021年5月27日
会议地点：济南
主办单位：河海大学,山东水利学会,山东省水利科学研究院
语种：chi
分类号：
关键词：水利工程 高边坡 变形预测 Elman神经网络 灰色理论
在线出版日期：2021年8月24日
基金项目：
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