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Forecasting Cohesionless Soil Highway Slope Displacement Using Modular Neural NetworkPronóstico del desplazamiento de pendientes de carreteras de suelo sin cohesión utilizando una red neuronal modular.

Resumen

Las fallas de pendiente de las autopistas son desencadenadas por la lluvia, es decir, para crear el desastre. Sin embargo, predecir la falla de la pendiente de la autopista es difícil debido a la dependencia no lineal del tiempo y a los efectos estacionales, que afectan los desplazamientos de la pendiente. A partir de las redes neuronales artificiales (ANNs) desde mediados de la década de 1990, se sugiere un medio efectivo para juzgar la estabilidad de la pendiente al predecir el desplazamiento de la pendiente en el futuro basado en los datos de monitoreo. Para resolver el problema de predecir el desplazamiento de la pendiente de la autopista, se presenta primero un modelo de pronóstico de series temporales de desplazamiento de pendiente de autopista de suelo cohesionado, y luego se utiliza la red neuronal modular (MNN) para entrenarlo. Con la aleatoriedad de la información de lluvia, se construye la función de membresía basada en la medición de distancia; después de eso, se adopta

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