基于深度置信网络的重力坝深层抗滑稳定安全系数预测方法  

Prediction method of safety factor of stability against deep sliding of gravity dam based on deep belief network

作　　者：邓多 陈建康[1] 裴亮[1] 周弭 孙燕 DENG Duo;CHEN Jiankang

机构地区：[1]四川大学水利水电学院,四川成都610065 [2]国网四川甘孜州电力有限责任公司康定市供电分公司,四川甘孜626000

出　　处：《水利规划与设计》2020年第9期140-145,共6页Water Resources Planning and Design

基　　金：国家重点研发计划(2016YFC0401907)。

摘　　要：为了提升抗滑稳定安全系数预测模型性能,基于深度置信网络,通过坝前水深、材料参数来构建重力坝深层抗滑稳定安全系数预测模型,并同时构建BP神经网络模型来对比预测性能。结果表明,DBN网络模型在安全系数预测方面的性能优于BP网络模型,在重力坝深层抗滑稳定安全系数预测方面有良好的应用性。

关 键 词：深度置信网络 受限玻尔兹曼机 重力坝 抗滑稳定 安全系数 

分 类 号：TV689.1[水利工程—水利水电工程]