二维场地液化势预测的神经网络方法

来源 :岩土力学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lcxlllwho

【摘要】

：

基于人工神经网络,提出了场地液化势预测模型.场地液化势的空间数据结构特征可由不同参数的自回归神经网络(GRNN)来模拟.该预测模型的一个重要参数spread可用地质统计学(Krig

【作者】

：

佘跃心

【机构】

：

淮阴工学院建筑工程系

【出处】

：

岩土力学

【发表日期】

：

2004年10期

【关键词】

：

液化势人工神经网络地质统计学场地预测 Engineering geology Geographic information systems Neural

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基于人工神经网络,提出了场地液化势预测模型.场地液化势的空间数据结构特征可由不同参数的自回归神经网络(GRNN)来模拟.该预测模型的一个重要参数spread可用地质统计学(Kriging)方法中的交叉验证技术来确定.研究表明,在最优spread参数条件下GRNN能够较好地映射场地液化势数据结构特征.用GRNN模型预测结果与经典的Kriging估计方法所得到的结果十分吻合.GRNN模型可以用于二维空间数据的预测及基于GIS决策系统.

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