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砂土液化判别的人工神经网络方法

A Neural Network Model for Predicting Sand Liquefaction

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【作者】 任文杰苏经宇窦远明孙维丰

【Author】 REN Wen-jie1, SU Jing-yu2, DOU Yuan-ming1, SUN Wei-feng1 (1.School of Civil Engineering and Architecture, Hebei University of Technology, Tianjin 300132, China; 2. Institute of Earthquake Engineering, China Academy of Building Research, Beijing 100013, C

【机构】 河北工业大学土建学院中国建筑科学研究院工程抗震研究所河北工业大学土建学院 天津300132北京100013天津300132天津300132

【摘要】 应用人工神经网络原理,根据地震液化的实测资料,建立了 8个因素综合考虑的预测砂土液化的BP神经网络模型.通过实例计算与模型评价,验证了该模型的科学性、高效性并较规范法具有更高的预测精度,不仅为砂土液化提供了又一新的研究方法,而且为进一步完善规范公式提出了建议.

【Abstract】 Applying the principle of the artificial neural network and based on the observation data of sand liquefaction, the BP netwok model with eight factors to synthetically predict sand liquefaction is established. By computing practical example and assessing model, the model. is manifested scientific and effective with more accurate predicting result than norm. The article not only brings forward a new reaserch method of sand liquefaction, but also provides advise to perfect norm.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(59938180)
  • 【文献出处】 河北工业大学学报 ,Journal of Hebei University of Technology , 编辑部邮箱 ,2002年02期
  • 【分类号】TU441
  • 【被引频次】15
  • 【下载频次】161
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