高速公路危岩落石坠落距离预测平台.pdf
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1、Hans Journal of Civil Engineering 土木工程土木工程,2023,12(8),1174-1180 Published Online August 2023 in Hans.https:/www.hanspub.org/journal/hjce https:/doi.org/10.12677/hjce.2023.128135 文章引用文章引用:盛云波,范佳铖,胡睿,史金兴,王廷战,张淞,尹超.高速公路危岩落石坠落距离预测平台J.土木工程,2023,12(8):1174-1180.DOI:10.12677/hjce.2023.128135 高速公路危岩落石坠落距离预测
2、平台高速公路危岩落石坠落距离预测平台 盛云波盛云波1*,范佳铖,范佳铖2*,胡胡 睿睿1,史金兴史金兴1,王廷战王廷战1,张,张 淞淞1,尹,尹 超超1#1石家庄铁道大学土木工程学院,河北 石家庄 2石家庄铁道大学管理学院,河北 石家庄 收稿日期:2023年7月31日;录用日期:2023年8月21日;发布日期:2023年8月30日 摘摘 要要 高速公路作为一种现代化的公路运输通道在当今社会经济中发挥着越来越重要的作用,然而高速公路在高速公路作为一种现代化的公路运输通道在当今社会经济中发挥着越来越重要的作用,然而高速公路在朝着山区建设过程中两侧边坡经常出现落石坠落现象。用朝着山区建设过程中两侧边
3、坡经常出现落石坠落现象。用BP神经网络神经网络对对落石落石水平运动水平运动距离距离做做预测研究预测研究,从而为高速公路的安全防护提供理论依据。从而为高速公路的安全防护提供理论依据。关键词关键词 危岩落石危岩落石,预测预测,BP神经网络神经网络,Matlab Highway Rockfall Distance Prediction Platform Yunbo Sheng1*,Jiacheng Fan2*,Rui Hu1,Jinxing Shi1,Tingzhan Wang1,Song Zhang1,Chao Yin1#1Department of Civil Engineering,Shiji
4、azhuang Tiedao University,Shijiazhuang Henan 2School of Management,Shijiazhuang Tiedao University,Shijiazhuang Henan Received:Jul.31st,2023;accepted:Aug.21st,2023;published:Aug.30th,2023 Abstract As a modern road transport channel,expressways play an increasingly important role in todays social econ
5、omy,but rockfalls often occur on both slopes during the construction of expressways in mountainous areas.BP neural network is used to predict the horizontal travel distance of rock-falls,so as to provide a theoretical basis for highway safety protection.*相同贡献。#通讯作者。盛云波,范佳铖 等 DOI:10.12677/hjce.2023.1
6、28135 1175 土木工程 Keywords Rockfall,Forecast,BP Neural Networks,Matlab Copyright 2023 by author(s)and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License(CC BY 4.0).http:/creativecommons.org/licenses/by/4.0/1.引言引言 我国高速公路不断发展,不断向内陆山区发展,而山区由于岩石居多,在外界条件的
7、影响下,产生许多地质脆弱的地段,同时在施工过程,如爆破等震动使得高速公路上经常有落石坠落,从而导致高速公路危岩落石灾害日益突出,故预测危岩落石是一条势在必行的举措。王栋等 1采用 Rockfall Analyst 软件对西南山区某隧道上部五类不同尺寸的高位危岩体进行三维运动轨迹数值模拟,为该地区提出综合使用多种防护措施的意见;花晓鸣 2等运用 Rockfall 软件建立了高陡边坡落石运动分析模型,系统地研究了落石的运动特征;赵奕翰 3等根据历史落石运动特点、体量、形态及主要运动方向等,计算模拟了落石运动轨迹、冲击动能和弹跳高度等数据,为设计提供准确可靠的依据并以此进行防护方案设计;唐红梅等 4
8、探究三峡库区陡高边坡落石运动规律和落石灾害的影响,为工程防治提供依据;杨川 5利用有限元软件对体积为 0.5 m3、1.0 m3、1.5 m3的落石运动轨迹进行模拟,确定了落石的冲击能量、弹跳高度、冲击速度及落点范围。基于边坡平均坡度、边坡高度、坡面条件、落石质量、落石形状五个方面,利用 BP 神经网络对落石水平运动距离做预测研究,从而为高速公路的安全防护提供理论依据。2.人工神经网络人工神经网络BP 神经网络简介神经网络简介 2.1.人工神经网路人工神经网路 Figure 1.Artificial neuron model 图图 1.人工神经元模型 人工神经元网络(Artficial Neu
9、ral Networks,ANN)是一种依靠能够模仿生物的神经网络对信息进行分布式并行处理的数学模型(见图 1)。BP神经网络(即Back-Propagation 算法)是众多人工神经网络之一,其权重调整规则为后向传播学习。BP 算法于 1985 年由 Pumelhart 等人提出,并于 1986 年用此算法解决了多层感知器的问题,自此成为至今影响最大、应用范围最广泛的网络学习算法 6。基于 BP 神经网络可有效解决包含着多因素的复杂工Open AccessOpen Access盛云波,范佳铖 等 DOI:10.12677/hjce.2023.128135 1176 土木工程 程问题且具有误差
10、反向传播反复调整的特点,本文利用 BP 神经网络对落石水平运动距离做预测研究。2.2.BP 神经网络的基本原理神经网络的基本原理 Figure 2.Forward and backward propagation of the signal 图图 2.信号的正反向传播 2.3.BP 神经网络的学习过程神经网络的学习过程(见见图图 2)分为四个阶段分为四个阶段(见见表表 1)6 Table 1.BP neural network learning process 表表 1.BP 神经网络学习过程“模式顺传播”过程 输入层接收外界输入信息,并传递给负责信息变换的中间层,最后一个中间隐含层将信息传递
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