基于GRNN的砂土液化危害等级评价模型研究

摘要：

影响砂土地震液化的因素复杂且具有随机性和不确定性.神经网络方法不仅能考虑定量因素,而且能考虑定性因素的影响,因而神经网络方法适用于解决非确定性的砂土地震液化评价问题.在分析广义回归神经网络的基本原理和算法基础上,建立了砂土液化危害等级评价的广义回归神经网络模型.然后用收集到的工程实例样本对该模型进行训练和检验,并与BP神经网络判别结果进行对比.结果表明,广义回归神经网络性能良好、预测精度高,是砂土地震液化危害等级评价的一种有效方法.

关键词：广义回归神经网络、砂土液化、危害等级、评价

所属期刊栏目：42

分类号：TU441;IP183(土力学、地基基础工程)

在线出版日期：2017-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：42-47