典型文献
基于神经网络和Laplace渐近方法的边坡可靠度分析
文献摘要：
针对功能函数高度非线性且难以显式表达的岩土工程问题,考虑高度非线性问题采用传统一次可靠度求解方法有较大误差,提出利用BP神经网络模型来拟合岩土体的隐式功能函数,并结合精度较高的二次二阶矩法中的Laplace渐近方法求解可靠度;采用拉丁超立方抽样法对各随机变量进行抽样,将样本数据带入BP神经网络训练并验证其精度,基于神经元之间的函数关系推导功能函数的拟合表达式,采用二次二阶矩方法中的Laplace渐近方法,结合含有大参数的Laplace型积分公式推导对应的失效概率表达式;通过边坡算例表明:本文提出的方法是可行有效的,具有较高的计算效率和计算精度,在岩土工程的可靠度分析研究中有较强的实用价值.
文献关键词：
可靠度;BP神经网络;拉丁超立方抽样;Laplace渐近方法;边坡
中图分类号：
作者姓名：
张东升;舒苏荀;龚文惠
作者机构：
华中科技大学 土木与水利工程学院,湖北 武汉 430074;武汉工程大学 土木工程与建筑学院,湖北 武汉 430074
文献出处：
引用格式：
[1]张东升;舒苏荀;龚文惠-.基于神经网络和Laplace渐近方法的边坡可靠度分析)[J].土木工程与管理学报,2022(04):131-136
A类：
B类：
Laplace,渐近,边坡可靠度分析,功能函数,高度非线性,显式,岩土工程问题,非线性问题,求解方法,岩土体,隐式,二阶矩,矩法,拉丁超立方抽样,抽样法,随机变量,带入,神经网络训练,函数关系,积分公式,公式推导,失效概率,计算效率,计算精度
AB值：
0.296852
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