人工神经网络在砂土液化评判中的应用

• 作者: 刘勇健
• 来源期刊: 广东地质
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 模型 误差逆传播 砂土液化 评判
• 年，卷（期）: 1999,（1）
• 页码范围: 46-50
• 页数: 5页
• 分类号: TP1
• 字数: 2460字
• 语种: 中文

摘要

影响饱和砂土液化的因素众多,必须建立多指标的综合评判模型来进行评判,而神经网络是一种非线性的动力系统,对于砂土液化评判等线性问题最具优越性.利用BP型人工神经网络计算原理,采用震级、地面运动加速度最大值、标贯击数、比贯入阻力、相对密实度、砂土平均粒径和地下水位等共7个变量建立的砂土液化评判模型,可对砂土液化的严重程度和对建筑物的危害程度实现简单而高效的定量评判.实例研究表明,人工神经网络法是解决砂土液化评判等非线性问题最有效的新方法之一.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘勇健		100	1223	17.0	30.0