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卷积3252021
ICST2021-2后端地球科学与环境管理专题讨论会 |
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文章号 | 0108 | |
页数 | 5 | |
段内 | 减少灾害风险 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202132501008 | |
在线发布 | 2021年11月17日 |
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3250108(2021)
灰度分析综合人工神经网络分类斜坡失效
一号Fakulti Teknologi Kejuroteaan Informik
2能源基础设施学院Tenaga Nasional大学JlnIKRAM-UNITEN
*对应作者 :badariah@uniten.edu.my
随着技术的到来和计算智能方法的引进,使用机器学习法预测斜坡失效在过去几十年中正在快速增长。研究使用人工神经网络预测斜坡故障ANN使用多层感知器网络回推算法,它是一种强大的ML法,能预测复杂斜体模型然而,ANN预测结果可以通过统计分析法即灰度关系分析与ANN模型整合得到改进。GRA能够识别输入数据的影响因素,基础是参考序列和数据集可比性序列相关水平统计机学习模型可分析斜度数据并消除不必要的数据样本以改善预测性能灰度关系剖析神经网络预测模型基于六大斜因数开发:单位权值、摩擦角、内聚力、孔压比、斜坡高度和斜角,安全因数为输出因数预测结果分析基于精度百分比和接收器操作特征值显示GRANN模型比ANN模型高99%精度和0.999ROC值,而91%和0.929
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