基于BP神经网络和RBF神经网络的砂土基础液化判别

• 作者: 吴皓 张良刚
• 来源期刊: 人民珠江
• 关键词: 砂土液化 BP神经网络 RBF神经网络 预测 比较
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 应用基础
• 页码范围: 34-37
• 页数: 4页
• 分类号: TU441.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9235.2008.05.011

摘要

结合河北唐山地区土样样本,以地下水位埋深(hw)、地下水头(h)、标准贯入锤击数(N63.5)、土的动强度(R)及地震力(L)为评价指标建立了BP神经网络和RBF神经网络的预测模型.通过实例结果比较分析,表明RBF神经网络和BP神经网络判断砂土液化的精度都较高,但对于用埋深hs,地下水位深度h,标准贯入锤击数N63.5,土的动强度R和地震力L作为参数指标时,RBF神经网络在砂土液化的判别方面优于BP神经网络.通过对金坛石桥枢纽进行建模预测,进一步证明了以上结论,并说明了BP神经网络和RBF神经网络对于砂土基础液化的预测是普遍适用的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张良刚		7	12	2.0	3.0
2	吴皓		1	1	1.0	1.0