【摘 要】
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根据孔压静力触探(CPTU)测试数据进行土工程分类时,所采用的分类标准多为具有地域性的经验理论,并且需要对直接测量参数进行后处理.为提高CPTU测试场地的土工程分类效率,本文采用基于误差反向传播算法(BP)神经网络方法,在3处CPTU测试场地的基础上,建立CPTU测试参数与土分类国际标准之间的非线性模型,通过输入CPTU相关实测参数,即可快速、准确地模拟土的工程分类结果.研究表明:当BP网络模型的
【机 构】
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东南大学岩土工程研究所,江苏南京210096;江苏省城市地下空间工程与环境安全重点实验室,江苏南京210096
【出 处】
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城市地下空间与地质灾害防治技术论坛暨第八届江苏省岩土力学与工程学术会议
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根据孔压静力触探(CPTU)测试数据进行土工程分类时,所采用的分类标准多为具有地域性的经验理论,并且需要对直接测量参数进行后处理.为提高CPTU测试场地的土工程分类效率,本文采用基于误差反向传播算法(BP)神经网络方法,在3处CPTU测试场地的基础上,建立CPTU测试参数与土分类国际标准之间的非线性模型,通过输入CPTU相关实测参数,即可快速、准确地模拟土的工程分类结果.研究表明:当BP网络模型的隐含层包含15个神经元、迭代级数为14时,模拟性能最优;建立偏最小二乘回归模型并对土分类进行预测,对比分析以BP神经网络模型的模拟精度较高;建立BP网络模型对孔压参数比Bq、土类指数Ic值展开分析,为Ic(BJ)的计算结果提供补充.
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