【摘 要】
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采用BP神经网络的方法,建立了基于多影响因素的单桩承载能力的预测模型。该模型采用了三层网络结构模式,输入层采用桩长、桩径、入土深度、侧摩阻值加权平均值、桩端土承载力
【基金项目】
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浙江省大学生科技创新活动计划暨新苗人才计划（2013R427011）
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采用BP神经网络的方法,建立了基于多影响因素的单桩承载能力的预测模型。该模型采用了三层网络结构模式,输入层采用桩长、桩径、入土深度、侧摩阻值加权平均值、桩端土承载力等参数,输出层为混凝土单桩承载能力,模型的转移函数均采用单极性Sigmoid函数,对输入数据进行了归一化处理,设计并完成了混凝土单桩承载能力的载荷试验,利用试验数据对网络模型进行训练和测试。该模型可以为试验及生产提供依据,为节约能源及保护环境提供一种有效预测方法。
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