基于人工神经网络的液化震陷预估方法

摘要：

采用人工神经网络的较强的非线性映射能力和学习能力,提出了一种基于对角递归网络的液化震陷预估方法.本方法由于可以直接从已知震陷资料出发,直接基于震陷资料样本建模,因而具有很强的客观性,避免了以往震陷预估方法由于人为引入的土的变形假设与实验所造成的误差,因而具有广泛的工程实用价值.

关键词：液化震陷预估、对角递归神经网络模型

所属期刊栏目：32

分类号：P315(大地（岩石界）物理学（固体地球物理学）)

在线出版日期：2005-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：71-74