Wuhong AU - TY -的A2 Wang Chen Yanyan AU - Wang Shuwei盟——陈,宁非盟-长,Xueqin AU -唐Xiru PY - 2012 DA - 2012/12/25 TI -公路边坡位移预测无黏性土使用模块化神经网络SP - 504574六世- 2012 AB -高速公路边坡降雨引发的失败,即创建一个灾难。然而,预测高速公路污水的失败是困难的,因为非线性时间依赖和季节性的影响,这影响边坡位移。从人工神经网络(ann)自1990年代中期以来,提出一个有效的手段来判断边坡的稳定性预测边坡位移在未来基于监测数据。为了解决高速公路边坡位移预测的问题,无黏性土的位移时间序列预测模型给出了公路边坡首先,然后模块化神经网络(MNN)用于训练它。随着降雨信息的随机性,基于距离测量的隶属函数构造;之后,采用模糊歧视方法示例数据实现在线子网选择改进人工神经网络(ann)的自适应能力。实验的样本数据,北京城市的公路边坡表明这个模型在精度和适应性优于别人。SN - 1026 - 0226 UR - https://doi.org/10.1155/2012/504574 - 10.1155 / 2012/504574摩根富林明离散动力学自然界和社会中PB - Hindawi出版公司KW - ER