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摘要:
鉴于目前确定有效桩长方法的缺陷,通过影响桩长的6个因素的假设数据对网络进行训练,并通过实际参数数据进行检验,结果与实际情况符合,神经网络具有自适应、自学习和对非线性系统超强的分析能力.利用BP神经网络模型对桩长的级别进行分类具有方便、准确、能够从定性的角度快速检测桩是否过长等特点.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的水泥搅拌桩有效桩长的研究
来源期刊 西部探矿工程 学科 工学
关键词 BP神经网络 水泥搅拌桩 有效桩长
年,卷(期) 2006,(6) 所属期刊栏目 岩土工程
研究方向 页码范围 21-22
页数 2页 分类号 TU473.12
字数 2005字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-5716.2006.06.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周凡丁 1 0 0.0 0.0
2 陈延猛 1 0 0.0 0.0
3 曾华罡 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
水泥搅拌桩
有效桩长
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西部探矿工程
月刊
1004-5716
65-1124/TD
大16开
新疆乌鲁木齐市克拉玛依东街279号
58-159
1989
chi
出版文献量(篇)
20397
总下载数(次)
16
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