【摘 要】
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近年来,边坡失稳导致的边坡事故,带来严重的经济损失和人员伤亡。无论是天然边坡,还是人工边坡在施工前、施工期间和施工后的各阶段,均需要对边坡的进行稳定性分析。传统的分析方法中,多为人工检测,主观因素容易导致判断误差,从而导致稳定性结果判断错误。并且判断稳定性涉及大量的公式计算,过程中费时费力。为了能够高效地、准确地完成边坡的稳定性分析工作,本文提出边坡稳定性分析的卷积神经网络（Convolution
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近年来,边坡失稳导致的边坡事故,带来严重的经济损失和人员伤亡。无论是天然边坡,还是人工边坡在施工前、施工期间和施工后的各阶段,均需要对边坡的进行稳定性分析。传统的分析方法中,多为人工检测,主观因素容易导致判断误差,从而导致稳定性结果判断错误。并且判断稳定性涉及大量的公式计算,过程中费时费力。为了能够高效地、准确地完成边坡的稳定性分析工作,本文提出边坡稳定性分析的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）方法。主要的研究内容包括:（1）数据样本扩增。为了解决CNN训练所需的大量样本的问题,本文首先收集了具有代表性的土质边坡40组。然后,基于极限平衡法的基础上,将边坡的形状数据和物理参数数据在一定的范围内进行随机变化,生成边坡同时满足:不同土层之间的受力关系;具有不同的形状;具有不同的物理属性;具有不同的安全稳定性结果。最终,将40组实际边坡扩增,生成20000组形状和物理参数均不同的边坡数据,解决了CNN训练样本不足的问题。（2）构建网络模型。利用Matlab软件对CNN模型进行构建,通过对比不同的卷积层数,确定了4个卷积层的预测效果最优;通过对比分析池化的影响,确定了不采用池化,更能保留数据特征;通过对比批处理的大小,确定取值30能达到最好的预测效果。通过对比卷积层、池化层、批处理等神经网络参数对边坡稳定性评价结果的影响,最终确定网络参数,并构建最优的模型。以此模型进行边坡稳定性的预测,将预测结果和极限平衡法对比,得出CNN预测结果的准确性和高效性。（3）岩质边坡分析。通过收集30组具有代表性的岩质边坡,用极限平衡法分析边坡的安全稳定性,利用CNN模型对岩质边坡进行稳定性预测,同时将同样的边坡数据用于赤平投影法分析。最后将CNN的预测结果和赤平投影法的结果进行对比,得出CNN模型对于岩质边坡安全稳定性分析的初步可行性。（4）智能算法对比。将训练好的CNN网络和现行的智能算法进行对比研究,从结果上看,CNN在处理数据省时和预测结果准确方面占据优势。通过将CNN用于近些年的实际边坡的安全稳定评价中,得出结论表明,该网络在评价边坡稳定性方面,具有实际的工程价值。（5）综合边坡分析。针对实际边坡稳定性检测中错综复杂的特点,从土质边坡、岩质边坡和土石混合边坡三个方面,研究了一种综合的稳定性检测方法。通过训练好的网络模型,分析各种边坡的稳定性状态。其结果显示,综合边坡的稳定状态预测准确率高达95%,较为准确,对于进一步的科研和工程应用具有一定的参考意义。
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