【摘 要】
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砂土地震液化的影响因素具有高度的非线性关系,而神经网络在处理非线性问题上具有其独特的优越性。本文在探讨输入层模式的选择以及砂土液化影响因素的基础上,采用改进的贝叶
【机 构】
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中交第二公路勘察设计研究院有限公司,中国地质大学工程学院
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砂土地震液化的影响因素具有高度的非线性关系,而神经网络在处理非线性问题上具有其独特的优越性。本文在探讨输入层模式的选择以及砂土液化影响因素的基础上,采用改进的贝叶斯正则化方法和"提前停止"算法建立了砂土地震液化预测模型,通过实例计算和模型评价,表明本模型的计算结果与规范法、改进的Seed简化法以及基于传统BP网络算法的计算结果相比具有更高的预测精度和较小的训练步长,并采用该模型对厦门集美大桥新环岛互通桥区进行砂土液化评价,证明了该模型具有较高的精度和泛化能力。
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