深度置信网络算法在公路边坡工程安全评价中的运用

针对传统边坡工程安全评价方法无法对边坡稳定性进行符合实际情况下工程安全评价的问题，提出一种基于深度置信网络(Deep Belief Networks, DBN)算法的公路边坡工程安全评价方法。首先，使用MATLAB建立模型；然后，对基于DBN算法的边坡稳定性安全评价方法进行研究；最后，使用DBN算法在莆炎高速公路项目中进行公路边坡工程安全评价。结果显示：(1)与反向传播(Back Propagation, BP)神经网络相比，DBN模型得到的预测值误差更小，精度更高，计算复杂度更低、可扩展性更强；(2)在实际工程中，DBN算法能够有效地对众多非线性因素共同作用下的公路边坡进行符合实际的安全评价。