基于神经网络范例推理的边坡稳定性评价方法

刘沐宇; 冯夏庭

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基于神经网络范例推理的边坡稳定性评价方法

基础理论与实验研究 | 更新时间：2026-06-25

- 基于神经网络范例推理的边坡稳定性评价方法
- Evaluation of slope stability based on case-based reasoning integrated with neural network
- 岩土力学 2005年26卷第2期　刊出日期
- 作者机构：
  
  中国科学院武汉岩土力学研究所,湖北,武汉,430071
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TU457
- 网络首发：2013-11-19，
  
  纸质出版：2005
- 稿件说明：
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刘沐宇, 冯夏庭. 基于神经网络范例推理的边坡稳定性评价方法[J]. 岩土力学, 2005,26(2期　刊出日).

LIU Mu-yu, FENG Xia-ting. Evaluation of slope stability based on case-based reasoning integrated with neural network[J]. 2005, 26(2期　刊出日).
刘沐宇, 冯夏庭. 基于神经网络范例推理的边坡稳定性评价方法[J]. 岩土力学, 2005,26(2期　刊出日). DOI：

LIU Mu-yu, FENG Xia-ting. Evaluation of slope stability based on case-based reasoning integrated with neural network[J]. 2005, 26(2期　刊出日). DOI：

摘要

提出了基于神经网络范例推理的边坡稳定性评价方法。针对边坡的稳定性影响因素的复杂多变性和相当强的不确定性，建立了基于神经网络的边坡范例检索模型。运用神经网络强大的自适应、自组织、自学习的能力以及高度的非线性映射性、泛化性和容错性的特点，通过边坡范例的神经网络学习，建立了当前边坡和边坡范例之间相似性计算关系，最终实现了当前边坡的稳定性评价。对于8个验证边坡范例，模型的预测准确性达到了100 %，范例中的160组数据的相关性也达到了 0.981 5，表明建立的模型具有很高的预测准确性，模型的泛化能力很强。

Abstract

An evaluation approach to slope stability based on case-based reasoning integrated with neural network is presented. And in view of the complex and uncertainty of the information of slope stability evaluation

a model indexing slope base case with neural network is set up. In this model

the relationship of similarity between the slope base cases is established by the neural network through training based on case-based reasoning; and the most similar base case to the slope target case in the base cases of slope is found out. Finally

the slope stability of target case is evaluated. It is shown from examples that the result of stability evaluation of the slope is the same as the its practical state; and the approach is simple

practical

and convenient to use.

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