| 基于HGA-ANN驱动边坡稳定评价T-S型模糊推理系统 |
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| 引用本文： | 陈昌富,杨宇.基于HGA-ANN驱动边坡稳定评价T-S型模糊推理系统[J].岩石力学与工程学报,2005,24(19):3459-3464. |
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| 作者姓名： | 陈昌富 杨宇 |
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| 作者单位： | 湖南大学,岩土工程研究所,湖南,长沙,410082 |
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| 基金项目： | 湖南省科技攻关项目(02GKY3024) |
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| 摘 要： | 边坡工程的分析评价会因人脑在思维判断上存在的模糊性,而导致整个分析和设计过程带有一定的模糊不确定性。因此,边坡工程实际上是一个动态的、模糊的、开放的复杂非线性系统,传统的分析方法有时难以对复杂边坡的稳定性做出符合实际的评价。模糊方法和人工神经网络(ANN)都已分别用于边坡稳定性评价中,此2种方法具有很多优点,但也存在各自的局限性。采用人工神经网络(ANN)模型构建T-S型模糊推理系统,利用混合遗传算法(HGA)训练ANN模型,得到了基于混合遗传算法人工神经网络驱动的T-S型模糊推理系统模型,探讨了该模型在边坡稳定性评价中的应用。根据广泛收集的80个边坡实例,建立了一个由HGA-ANN驱动的评价边坡稳定性的T-S型模糊推理系统模型。对实际边坡预测结果表明,该模型的预测精度明显高于目前同类方法。
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| 关 键 词： | 边坡工程 边坡稳定性 神经网络 遗传算法 T-S模糊推理系统 |
| 文章编号： | 1000-6915（2005）19-3459-05 |
| 收稿时间： | 2005-06-25 |
| 修稿时间： | 2005-06-252005-07-25 |
FUZZY REASONING SYSTEM DRIVEN BY HGA-ANN FOR ESTIMATION OF SLOPE STABILITY |
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| CHEN Chang-fu,YANG Yu.FUZZY REASONING SYSTEM DRIVEN BY HGA-ANN FOR ESTIMATION OF SLOPE STABILITY[J].Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2005,24(19):3459-3464. |
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| Authors: | CHEN Chang-fu YANG Yu |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | lope engineerings lope stability artificial neural network genetic algorithms T-S fuzzy reasoning system |
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