【摘 要】
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土体原位测试技术由来已久,在工程建设中起着重要的作用,其应用非常广泛.在所有的方法中,孔压静力触探试验(CPTU)是其中一种先进的技术.该文通过把BP神经网络应用于CPTU的土
【出 处】
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中国地质大学 中国地质大学(武汉)
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土体原位测试技术由来已久,在工程建设中起着重要的作用,其应用非常广泛.在所有的方法中,孔压静力触探试验(CPTU)是其中一种先进的技术.该文通过把BP神经网络应用于CPTU的土层划分和土类识别,得出了以下主要结论:1、该文通过应用BP神经网络进行CPTU的土类识别和土层划分.2、该文分析和获取了各类土的CPTU曲线特性.3、该文分析了CPTU测试参数——锥尖阻力、孔压、孔压参数比——随深度的变化关系.4、根据BP算法,设计了用于识别土类和划分土层的BP神经网络结构.5、BP神经网络的结构参数和训练参数对网络的学习效果影响较大.该文分析了隐含层层数、隐含层神经元数、激励函数、学习率、动量系数、初始权值对网络训练的影响.6、应用Matlab语言编制了BP神经网络程序,并应用程序对学习和检验样本分别进行了训练和测试,预测结果与钻孔柱状图基本吻合.
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