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基于地质统计学方法和神经网络技术,对饱和砂土场地液化势进行了分析和预测。预测结果表明优化的网络结构可以很好地映射场地液化势数据结构,预测精度在很大程度上取决于趋势分量的分离以及残余分量的数据结构拟合。分析结果还表明基于GRNN的场地液化势预测模型的预测精度要高于传统的Kriging估值模型的精度。提出的场地液化势几种估值模型适用于岩土参数的空间估值。