ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ АНАЛИЗА УСТОЙЧИВОСТИ ГОРНОГО СКЛОНА
Ключевые слова:
искусственные нейронные сети, устойчивость склона, запас устойчивости, перцептрон, геотехнические параметрыАннотация
В статье исследуется обоснованность использования искусственных нейронных сетей (ИНС) в геотехнической задаче прогноза устойчивости склона путем анализа точности и гибкости метода при использовании реальных массивов данных. На основе обучения трехслойного перцептрона с архитектурой MLP8-m-1 проведено сравнение нейросетевых прогнозов со стандартными инженерными методами (Бишопа, Джанбу, Спенсера), показавшее высокую конвергенцию и коэффициент детерминации. Анализ чувствительности нейросети позволил ранжировать доминирующие параметры, определив крутизну склона, угол внутреннего трения и степень влажности грунтов как факторы наибольшего влияния на стабильность объектов.
Библиографические ссылки
1. Sah N.K.,Sheorey P.R., Upadhyaya L.N. Maximum Likelihood Estimation of slope stability// Int.J. Rock Mech. Min. Sci&Geomech. Abstr.Vol. 31, №1, 1994 – pp.47 – 53.
2. Оползни. Исследование и укрепление. Под ред. Р. Шустера и Р. Кризека. М.: Мир, 1981- 366с.
3. Васильев В.И. Распознающие системы. Киев.: Наукова думка, 1983 – 422с.
