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基于BP神经网络的砂土液化影响因素的综合评估
被引量:
9
1
作者
潘健
刘利艳
林慧常
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第11期76-80,共5页
为了充分考虑影响砂土液化的多种因素,选取不同的参数组合,建立不同的砂土液化判别BP神经网络模型,编写了饱和砂土液化判别BP神经网络程序SLV,并根据现场实测资料进行计算和分析.结果表明,地震作用是液化的直接原因,砂土处于饱和状态是...
为了充分考虑影响砂土液化的多种因素,选取不同的参数组合,建立不同的砂土液化判别BP神经网络模型,编写了饱和砂土液化判别BP神经网络程序SLV,并根据现场实测资料进行计算和分析.结果表明,地震作用是液化的直接原因,砂土处于饱和状态是液化的前提条件,影响液化的主要因素包括标准贯入锤击数、砂土不均匀系数以及地震剪应力比.文中建立的BP神经网络模型具有高度的分类和识别能力,可用于评估砂土液化的影响因素.
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关键词
砂土
液化
影响因素
评估
神经网络
vogl
快速算法
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职称材料
题名
基于BP神经网络的砂土液化影响因素的综合评估
被引量:
9
1
作者
潘健
刘利艳
林慧常
机构
华南理工大学建筑学院
茂名市建设工程质量监督检测站
出处
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第11期76-80,共5页
文摘
为了充分考虑影响砂土液化的多种因素,选取不同的参数组合,建立不同的砂土液化判别BP神经网络模型,编写了饱和砂土液化判别BP神经网络程序SLV,并根据现场实测资料进行计算和分析.结果表明,地震作用是液化的直接原因,砂土处于饱和状态是液化的前提条件,影响液化的主要因素包括标准贯入锤击数、砂土不均匀系数以及地震剪应力比.文中建立的BP神经网络模型具有高度的分类和识别能力,可用于评估砂土液化的影响因素.
关键词
砂土
液化
影响因素
评估
神经网络
vogl
快速算法
Keywords
sand
liquefaction
influencing factor
evaluation
neural network
vogl fast algorithm
分类号
TU435 [建筑科学—岩土工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络的砂土液化影响因素的综合评估
潘健
刘利艳
林慧常
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
9
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