【摘 要】
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提出了一种基于人工神经网络(ANN)技术的加筋挡墙设计高度预测方法.通过分析挡墙失效的原因,确定了7个主要因素作为网络的输入神经元.收集23组挡墙离心模型试验数据,2组足尺
【机 构】
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InstituteofGeotechnicalEngineering
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提出了一种基于人工神经网络(ANN)技术的加筋挡墙设计高度预测方法.通过分析挡墙失效的原因,确定了7个主要因素作为网络的输入神经元.收集23组挡墙离心模型试验数据,2组足尺试验数据,1组实际工程的破坏数据,共26组样本作为训练及检验样本,建立了可用于加筋挡墙设计高度预测的径向基函数网络(RBFN)及误差反传网络(BPN)模型.结果表明径向基函数网络在学习速度,预测准确性及网络推广能力方面均优于BP网络,本文方法可用于加筋支挡结构的设计参考.
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