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摘要
为实现对边坡稳定性高效、快速和准确的评价，考虑影响边坡稳定性多种参量指标，其参量指标间存在一定多元共线性，导致边坡稳定性评价存在一定偏差。引入一种主元分析(PCA)对影响边坡稳定性指标变量去相关和降维化，通过提取3个主元综合得分对边坡稳定性进行评价，经主元分析后的各指标相互独立，能够较好地满足径向基神经网络(RBFNN)中高斯分布要求。在主元分析基础上，建立边坡稳定性评价RBFNN模型，并将其应用到我国32组典型边坡实测数据中，仿真结果表明：6种不同学习情况下，主元分析-RBFNN模型的误判率分别为6.25%、6.25%、6.25%、9.38%、15.62%和15.62%,同时对模型可能存在的一些问题进行了讨论和检验。说明主元分析-RBFNN模型可为边坡稳定性评价提供一种新思路。
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单位昆明理工大学; 永善金沙矿业有限责任公司
