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提出了一种基于人工神经网络（ANN）技术的加筋挡墙临界高度预测方法，通过30组挡墙离心模型试验数据以及组足尺试验数据样本的训练与学习，建立了可用于加筋挡墙高度预测的径向基函数网络（RBFN）模型，采用4组挡墙离心模型试验数据和1组足尺试验数据，共5组样本作为检验样本对网络预测能力进行检验，结果表明网络的学习是成功的，同时网络能较好地适应本特定问题，推广能力较好。