用神经网络残余Kriging预测场地液化势

• 作者: 佘跃心
• 来源期刊: 成都理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 Kriging 场地 预测 液化势
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 水文地质与工程地质
• 页码范围: 368-372
• 页数: 5页
• 分类号: TU44
• 字数: 3639字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-9727.2005.04.007

摘要

提出了基于神经网络残余Kriging的场地液化势数据预测模型.利用传统的地质统计学方法中的交叉验证技术来寻找网络参数Spread.在最优网络参数下,GRNN网络较好地映射了场地液化势的非线性趋势,再借助于Kriging对残余分量进行数据空间结构分析和估值.计算结果表明,GRNN网络预测的非线性趋势较好地刻划了场地液化势数据的全局特征,其非线性映射能力要高于趋势面技术.去势后的场地液化势残余分量满足本征假设条件,可以很方便地用Kriging方法来估值.本法可以嵌入岩土工程决策系统对未勘察区域进行场地液化预测和评价.

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