本文就圆弧滑动边坡稳定性分析神经网络方法和自适应神经模糊推理方法及其应用开展了如下研究: (1) 对自适应神经模糊推理系统和人工神经网络的拟合能力和推广预测能力,采用一多峰函数进行了比较研究,研究结果表明,自适应神经模糊推理系统具有收敛速度快、拟合能力和推广预测能力强、稳定性能好等特点,因此更适合于进行边坡稳定性分析。 (2) 应用神经网络和自适应神经模糊推理系统的原理,建立了圆弧滑动边坡稳定性分析的神经网络和自适应神经模糊推理仿真网络模型,并应用所建立的边坡稳定性分析方法,对边坡安全系数和稳定状态进行了预测。研究结果说明,后者收敛速度快、解的稳定性好、预测精度高,完全能满足工程应用要求。 (3) 将自适应神经模糊推理方法,应用于衡枣高速公路黄土地区盘古祠高边坡(K39+580—K39+920段)安全系数和稳定状态的计算,并对该段边坡的稳定性进行了预测,研究结果与工程实际情况相符,从而证明了这种边坡稳定性分析方法的适用性和可靠性,同时还对治理设计中的加固方案进行评价分析。