砂土地震液化预测的人工神经网络模型

摘要：

在简要分析BP算法的基础上,应用BP网络的理论与方法,选取烈度、震中距、平均粒径、不均匀系数、地下水埋深、砂层埋深、标贯击数、剪应力比等8个实测指标,建立了砂土液化预测的神经网络模型.通过实例计算与模型评价、验证了该模型的科学性、高效性并较规范法、Seed简化法等传统方法具有更高的预测精度,说明人工神经网络是解决非线性问题的有效方法之一.

关键词：人工神经网络、BP算法、预测、砂土液化、模型评价

所属期刊栏目：25

分类号：TU454;TB115(土力学、地基基础工程)

资助基金：山东省建设厅基金

在线出版日期：2005-02-22（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：1942-1946,1950