二维场地液化势预测的神经网络方法

• 作者: 佘跃心
• 来源期刊: 岩土力学
• 关键词: 液化势 神经网络 地质统计学 场地 预测
• 年，卷（期）: 2004,（10）
• 页码范围: 1569-1574
• 页数: 6页
• 分类号: TU19.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7598.2004.10.012

摘要

基于人工神经网络,提出了场地液化势预测模型.场地液化势的空间数据结构特征可由不同参数的自回归神经网络(GRNN)来模拟.该预测模型的一个重要参数spread可用地质统计学(Kriging)方法中的交叉验证技术来确定.研究表明,在最优spread参数条件下GRNN能够较好地映射场地液化势数据结构特征.用GRNN模型预测结果与经典的Kriging估计方法所得到的结果十分吻合.GRNN模型可以用于二维空间数据的预测及基于GIS决策系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	佘跃心	淮阴工学院建筑工程系	45	420	12.0	18.0