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基于神经网络的强风化花岗岩边坡稳定性风险预测

说明

与传统的边坡稳定性分析方法相比，BP神经网络具有处理复杂、非线性问题的优势。边坡的稳定性受多种因素的影响，包括岩体的物理性质、地质条件、气候变化等，传统的分析方法往往难以全面考虑这些复杂因素。而BP神经网络能够通过大量历史数据的学习，自动提取特征，建立复杂的输入输出关系，提供较为精确的预测结果。其在强风化花岗岩边坡的稳定性分析中，能够提高预测的准确度和效率，具有较强的适应性和灵活性。

BP神经网络（BackPropagationNeuralNetwork）是一种多层前馈神经网络，其训练算法是通