【摘 要】
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采用主成分分析法(principalcomponentanalysis,PCA)对影响砂土液化的8个因素进行主成分提取,得到3个主成分。然后采用BP神经网络对提取主成分后的数据进行训练,并应用Levenb
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41301015,41807231);河北省教育厅重点资助项目(ZD2016038);河北地质大学第十四届学生科技基金重点科研资助项目(KAG004)
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采用主成分分析法(principalcomponentanalysis,PCA)对影响砂土液化的8个因素进行主成分提取,得到3个主成分。然后采用BP神经网络对提取主成分后的数据进行训练,并应用Levenberg-Marquardt(LM)算法对BP神经网络进行优化,建立了基于PCA-LM-BP融合的砂土液化预测评价模型,并结合工程实例将预测结果与BP神经网络模型预测结果进行比较分析。结果表明,本预测评价模型的判别结果具有更高的准确性,符合实际工程的需要。
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