| 用概率神经网络对水电边坡稳定性预测 |
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| 引用本文： | 熊建秋,李祚泳.用概率神经网络对水电边坡稳定性预测[J].路基工程,2006(4):12-15. |
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| 作者姓名： | 熊建秋 李祚泳 |
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| 作者单位： | 1. 四川大学水电学院,四川,成都,610065
2. 成都信息工程学院 |
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| 基金项目： | 973国家重点基础研究发展规划资助项目(2002CB412301)，国家自然科学基金资助项目(40271024) |
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| 摘 要： | 概率神经网络(PNN)是一种训练速度快、结构简洁明了、应用广泛的人工神经网络,该方法采用贝叶斯分类决策理论建立系统的数学模型,以高斯函数作为激励函数,具有非线性处理和抗干扰能力强等特点。阐述了PNN的基本结构及其训练算法,提出了基于PNN的水电边坡稳定性预测方法,并采用免疫进化算法(IEA)对高斯型函数的标准偏差σ进行参数优化。理论分析和实例结果验证了基于IEA-PNN的水电边坡稳定性预测方法的正确性和有效性。
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| 关 键 词： | 概率神经网络 免疫进化算法 水电边坡稳定性 预测 |
| 收稿时间： | 2005-06-14 |
| 修稿时间： | 2005年6月14日 |
Using IEA- PNN on Hydroelectric Rock Slope Stability Forecasting |
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| Authors: | Xiong Jianqiu Li Zuoyong |
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