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在分析砂土液化影响因素的基础上,选取震级、地面加速度最大值、标准贯入击数、比贯入阻力、相对密实度、平均粒径、地下水位等7个因素作为评价指标,建立了砂土液化势评价的补偿模糊神经网络模型。通过对网络的学习训练和仿真检验,表明补偿模糊神经网络是进行砂土液化势预测评价的有效手段。
补偿模糊神经网络在砂土液化势评价中的应用
【摘 要】
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在分析砂土液化影响因素的基础上,选取震级、地面加速度最大值、标准贯入击数、比贯入阻力、相对密实度、平均粒径、地下水位等7个因素作为评价指标,建立了砂土液化势评价的
【机 构】
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浙江省工程勘察院,山西省水利水电勘测设计研究院
【出 处】
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地球科学与环境学报
【发表日期】
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2008年1期
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