考虑含水量的黄土高边坡稳定性预测模型研究

黄土高边坡土体的稳定主要受坡体含水量的控制,如果能提前根据含水量的变化预测边坡的安全系数和安全状态,就能及时采取安全措施,减少或避免由边坡失稳造成的损失。在搜集黄土高边坡工程典型实例资料的基础上,综合考虑影响边坡稳定的因素,根据边坡的几何、物理、力学参数构建训练样本和测试样本,基于lm算法的bp神经网络建立了黄土高边坡稳定性预测模型,并由资料拟合出黄土强度参数与含水量的关系式,由此提出了利用观测含水量预测关中地区高边坡稳定性的系统模型。最后以关中地区某一高边坡为例,简要介绍了该模型的使用。结果表明,模型的预测值和期望值吻合较好,具有较高的可靠性;当含水量超过13.4%时该边坡失稳,与实际情况吻合,说明该模型在关中地区具有较强的实用性。