论文部分内容阅读
针对软土复杂的蠕变特性，根据软土三轴蠕变试验，运用人工神经网络原理，建立了软土蠕变的神经网络预测模型。对BP网络进行了三方面改进（附加动量项、自适应调整学习率，贝叶斯正则性能函数），利用三轴蠕变试验资料对已训练好的软土蠕变神经网络模型进行验证，并将该模型应用到某软土地基的沉降预测中。研究结果表明：神经网络预测模型直接利用数据建模，避开了传统本构建模时的人为假设，能客观反映软土的非线性蠕变特性。