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BP神经网络对边坡稳定性预测中异常数据的处理研究

前言

BP神经网络的性能在很大程度上依赖于输入数据的质量。在边坡稳定性预测中，数据的采集通常包括岩土体的物理力学性质（如孔隙度、密度、摩擦角等）、外部环境参数（如降水量、温度变化等）、边坡几何特征（如坡度、坡高等）以及历史变形监测数据。为了确保BP神经网络的训练效果，数据必须经过预处理，如去噪、归一化等，使其适合神经网络的训练需求。

输出层的设计应根据边坡稳定性的需求来设定，通常可以输出一个稳定性指标，如边坡的安全系数。通过对训练好的BP神经网络模型进行预测，可以得到不同输入条件下的边坡稳定性评