人工神经网络在边坡稳定性预测中的运用

以重度、粘聚力、摩擦角、边坡角、坡高、孔隙压力比作为输入，采用同一地区的17个滑坡样本数据，建立了6个输入层、6个隐含层、1个输出层的反向传播神经网络；通过网络训练和分析，得到了该地区的滑坡预报模型和连接权值。结果表明，采用人工神经网络评价边坡的稳定性是可行而有效的。     

某滑坡监测分析及思考

概述了某二级公路一滑坡的地质与水文条件，分析研究了其变形监测成果，从而对原设计方案提出了合理化建议；表明利用深部变形监测可有效确定滑面位置，并可及时反馈滑坡目前的状态和发展趋势。