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采用人工神经网络的较强的非线性映射能力的学习能力，提出了一种基于对角递归网络的液化震陷预估方法，本方法由于可以直接从已知震源资料出发，直接基于震陷资料样本建模，因而具有很强的客观性，避免了以往震陷预估方法由于人为引人的变形假设与实验所造成的误差，因而具有广泛的工程实用价值。
基于人工神经网络的液化震陷预估方法
【摘 要】
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采用人工神经网络的较强的非线性映射能力的学习能力，提出了一种基于对角递归网络的液化震陷预估方法，本方法由于可以直接从已知震源资料出发，直接基于震陷资料样本建模，因而具有
【机 构】
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天津大学
【出 处】
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土木工程学报
【发表日期】
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1999年1期
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