BP神经网络在边坡稳定性预测中的应用

摘要：针对分析露天边坡稳定性的参数的不确定性和不完备性，精确分析方法在表达边坡系统各组成部分之间的非线性关系上有其局限性问题，依据神经网络建立的数学模型，采用神经网络的学习方法，对露天边坡进行稳定性评价。计算结果表明：边坡实际状态和预测结果十分相近，因此运用神经网络模型评价边坡的稳定性有较好的适用性，该方法对露天边坡稳定性预测预报具有重要的理论意义和实用价值.

关键词：神经网络；边坡；稳定性

引言

边坡的稳定性是目前岩土工程界研究的重大课题，在矿山工程、水利工程以及建筑工程等诸多领域都涉及到边坡的稳定性问题。边坡工程是一个动态开放的、复杂的、非线性的系统问题，影响边坡稳定性的因素不但有地质和工程因素，而且还具有不确定性。目前，评价边坡稳定性的方法有层次分析法、灰色理论法、极限平衡法、有限元法等方法，但是这些方法难以摆脱人为因素的影响，计算复杂，具有一定的局限性。本文将人工神经网络的知识应用到边坡稳定性的预测中，结合人工神经网络在结构上的分布式存储和并行处理的特点，使人工神经网络具有较好的容错性、高度非线性映射、以及自适应、自组织学习的能力，从而能够捕捉边坡稳定性与影响边坡稳定因素之间的相关规律，弥补传统方法在预测边坡稳定性上面的不足，实现对边坡稳定性的可靠预测。

1 神经网络原理

人工神经网络ANN（artificial neural network）是属于人工智能（artificial intelligence）范畴的一种计算技术，它根据人们对生物神经网络的研究成果设计出来，具有良好的数学描述，可以方便地用计算机程序加以模拟。

目前，最常用的人工神经网络模型有线性神经网络、RBF神经网络、bp神经网络等，本文采用误差信号反向传播的BP神经网络对边坡的稳定性进行研究。BP神经网络在训练时，由信号的正向传播和信号的反向传播共同构成神经网络的学习过程，其训练流程示意图如图 1 所示。

图1 基于 BP 算法的神经元网络结构训练流程图

2 神经网络模型建立及训练

2.1 输入样本和输出样本的选择

基于BP人工神经网络的边坡稳定性预测模型的建立，首先是确定神经网络模型各层的节点个数。本文采用某矿山的边坡工程实例进行 BP 神经网络模型的有效检验，选取影响边坡稳定性的6个主控因素为输入样本，即：确定输入变量为 D1—边坡高度指标，D2—重度指标，D3—内聚力指标，D4—摩擦角指标，D5—边坡角指标，D6—孔隙压力比指标。

输出向量是边坡稳定性状态代码，将边坡稳定性状态代码分为两种类型：即1代表边坡稳定性状态为破坏，0代表边坡稳定性状态为稳定。

2.2 模型的训练和预测

本文通过编写程序语言，结合Matlab7.0来实现边坡稳定性的预测，应用人工神经网络工具箱中的newff函数来建立一个前馈型的边坡稳定性预测网络模型，在进行网络样本训练时，其中各参数的设定情况为：学习效率设为0.5，网络训练的最大迭代次数为15000次，其收敛精度设置为0.001，采用随机赋值的方法设定网络训练中权值和阈值的初始值。网络的输入层和隐含层均采用对数型S型函数作为传递函数。通过BP神经网络信号误差反向传播算法所建立的边坡稳定性预测网络模型，在样本训练的过程中，当网络训练达到所设置的目标精度或者满足最大迭代次数时，自动停止训练。

本文收集整理了国内外各类矿山及岩土工程中潜在或滑动破坏模式为圆弧形滑落的稳定边坡和失稳破坏边坡实例共10个（破坏4，稳定6）。根据提供信息包括边坡结构参数，岩土体的物理力学性质参数，边坡稳定状态及极限平衡法计算安全系数（表1）。输入层的6个神经元分别对应参数：重度、粘聚力、摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙压力比。将10个样本提供网络学习，经922次迭代后网络收敛。训练样本的神经网络的计算结果见表2。网络训练误差曲线图如图2所示。

根据以上预测结果可知，预测精度达到了预定的要求0.001，预测结果与边坡稳定性的实际情况相符，本文建立的BP神经网络边坡稳定性预测模型预测效果较好，预测精度较高，能够满足实际工作的需要，输出结果与现场情况吻合。

3 结论

人工神经网络将制约和影响边坡稳定的可直接取实测数据的定性因素包括边坡结构参数（高度、角度等）以及岩土体的物理力学性质（粘聚力、摩擦角、干容重等）纳入模型参与稳定性评价，借助计算软件MATLAB编制计算程序加以实现。

实际应用表明，神经网络模型由于具有很强的自学习、自组织的能力和高度非线形动态处理能力，用来评价边坡的稳定性有较好的适用性，可以加以推广应用。

参考文献

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作者简介：

刘贵生（1962-），男，辽宁省阜新县人，本科，阜新矿业（集团）有限责任公司高级工程师。