带有偏差单元的IRN模型在深层搅拌桩承载力计算中的应用

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对影响深层搅拌桩复合地基承载力的因素进行了分析 ,并对现行的设计方法存在的问题进行探讨 ,提出利用人工神经网络带有偏差单元的IRN(InternallyRecurrentNet)模型对复合地基承载力进行计算的新思路。通过实例验证 ,该模型可达到较好的效果 ,为今后深层搅拌桩承载力设计计算提供了可借鉴的方法。 The factors that affect the bearing capacity of deep mixing composite foundation are analyzed, and the existing problems of the design method are discussed. It is proposed that the bearing capacity of composite foundation is calculated by using the model of InternallyRecurrentNet (IRN) with deviation element in artificial neural network New ideas. Through the example validation, the model can achieve better results and provide a reference for the design and calculation of bearing capacity of deep mixing piles in the future.
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