AFSs-RBF神经网络模型在轻亚黏土地震液化判别中应用研究

• 作者: 李学慧 栾茂田 郝冬雪 陈榕
• 来源期刊: 大连理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 轻亚黏土液化势 模糊神经网络 等级判别 AFSs-RBF
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 船舶、土木工程
• 页码范围: 867-872
• 页数: 6页
• 分类号: TU435
• 字数: 3463字
• 语种: 中文

摘要

以自适应模糊系统AFSs为基础,运用径向基高斯函数RBF所建立的AFSs-RBF神经网络模型能够同时容纳模糊系统的推理功能和自适应性,动态调节隐节点数即模糊规则教,具有广泛的适用性.将这种模型应用于轻亚黏土地震液化评价中,选择震中距、上覆有效应力、黏粒含量、标贯击数、地下水位、循环应力比等6个与地震和场地条件有关的影响因子作为网络输入参数,对于轻亚黏土场地的液化势判别具体地建立了模糊神经网络模型AFSs-RBF.以唐山7.8级地震中天津某地区的轻亚黏土液化数据为训练样本,经验证和应用表明,这种AFSs-RBF网络具备更高的自适应性和非线性映射能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	栾茂田	大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室	315	7102	39.0	71.0
5	陈榕	大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室	10	47	5.0	6.0
7	郝冬雪	大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室	6	32	4.0	5.0