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基于BP算法的CFG桩复合地基承载力的神经网络预测

作者:齐宏伟; 李文华cfg桩复合地基复合地基承载力人工神经元网络误差逆传播算法

摘要:将BP神经网络模型应用于CFG桩复合地基承载力的设计计算中,通过对影响CFG桩复合地基承载力因素间的非线性关系分析,指出影响CFG桩复合地基承载力的主要因素有:桩的参数、置换率、土的物理力学特性、褥垫层厚度和施工工艺.为成功预测CFG桩复合地基承载力,收集了大量工程实测资料(包括地质资料、工程设计资料、静载荷试验资料),并按照神经网络的训练要求对工程资料进行了分析整理,建立了基于人工神经网络的CFG桩复合地基承载力预测模型.通过对网络的学习训练,得到的复合地基承载力预测值达到了预期精度.

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工业建筑

《工业建筑》(CN:11-2068/TU)是一本有较高学术价值的大型月刊,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。 《工业建筑》是一本综合性建筑科学类科技期刊,报道内容涵盖了土木建筑领域的主要学科,包括建筑学、建筑结构、岩土工程、建筑材料、建筑施工五大专业。

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