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基于神经网络技术的桩基承载力预测模型及其应用

作者:孙立新桩基承载力小波概率神经网络数据融合技术承载力预测

摘要:根据长期的工程实测资料,在分析小波概率神经网络(WPNN)与数据融合技术在预测单桩竖向承载力中的应用原理的基础上,建立了基于小波概率神经网络和数据融合技术的预测模型。利用静载实验数据对模型进行了预测,并对预测结果进行了误差分析,结果表明,预测的结果和静载实验数据吻合较好,从而证实了WPNN预测方法具有较好的可靠性和工程应用价值。

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水利与建筑工程学报

《水利与建筑工程学报》(CN:61-1404/TV)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《水利与建筑工程学报》现为:RCCSE中国优秀学术期刊;中国优秀期刊(遴选)数据库收录期刊;万方数据-数字化期刊群全文上网期刊;CNKI中国期刊全文数据库(CJFD)全文收录期刊;中国学术期刊综合评价数据库(CAJCED)统计刊源期刊;中文科技期刊数据库(SWIC)收录期刊。《水利与建筑工程学报》先后荣获陕西省优秀科技期刊奖、《CAJ-CD规范》执行优秀期刊等荣誉。

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