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砂土地震液化预测的人工神经网络模型 总被引：13，自引：6，他引：7
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。 相似文献
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边坡稳定性预测的模糊神经网络模型 总被引：9，自引：0，他引：9
根据边坡稳定问题具有的模糊性,提出了一种判定边坡稳定性的模糊神经网络模型。该系统仅从期望输入输出数据集即可达到获取知识、确定模糊初始规则基的目的。再利用神经网络学习能力便不难修改规则库中的模糊规则以及隶属函数和网络权值等参数,这样大大减少了规则匹配过程,加快了推理速度,从而极大程度地提高了系统的自适应能力。最后用收集到的边坡数据样本训练和测试模糊神经网络模型,结果表明该模糊神经网络预测边坡稳定性是可行的、有效的。 相似文献
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针对BP人工神经网络具有易陷入局部极小等缺陷,提出了将遗传算法与神经网络结合,同时优化网络结构的权值与阈值的思想,建立了基于遗传算法的围岩松动圈预测的神经网络模型。用该模型对巷道围岩松动圈厚度进行了预测并与BP预测结果相比较。结果表明,该遗传神经网络模型可靠,预测精度高,用来对围岩松动圈厚度进行预测是有效的和可行的。 相似文献
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孔隙的存在是岩土类介质材料结构的本质特征,它不但改变了岩土体的力学特性,而且严重影响着岩土体的渗透特性。大多数经典的渗流理论中,多孔介质模型都假定孔隙率和渗透系数是与时间无关的材料常数。实际上由于淘涮、侵蚀、冲刷等原因,它们是随时间和坐标变化的,同时又与孔隙中的压力、流速等因素有关。基于孔隙率和损伤变量之间的定量关系,从连续损伤力学的角度对多孔介质岩土材料的渗流力学特性进行了研究。首先,对传统的达西定律形式进行修正,提出了孔隙介质完备有效的达西定律（模型）;然后,对该模型中渗透参数的特性进行了讨论和分析,得出了一些有益的结论。 相似文献
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针对BP人工神经网络具有易陷入局部极小等缺陷,提出了将遗传算法与神经网络结合,同时优化网络结构的权值与阈值的思想,建立了基于遗传算法的混凝土坝抗震可靠度预测的神经网络模型。该模型分别对混凝土坝抗滑稳定可靠度、抗压可靠度和抗拉可靠度进行了预测,并与BP神经网络预测结果进行比较。结果表明,遗传神经网络模型可靠,预测精度高,在岩土工程中利用该方法进行可靠性问题预测是有效及可行的。 相似文献
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砂土地震液化问题是岩土地震工程学的重要研究课题之一。在分析模糊神经网络原理的基础上,利用减法聚类算法对自适应模糊推理系统进行优化,并建立了砂土地震液化的模糊神经网络模型。然后,将该模型用于实际工程的砂土液化判别中,并与传统砂土液化判别方法结果进行对比。判别结果表明:文中建立的模糊神经网络模型具有较强的学习功能,用于砂土地震液化判别中是可行的和有效的。 相似文献
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在分析自组织特征映射(SOFM)神经网络基本学习算法的基础上,从提高算法收敛速度和性能出发,提出了一种改进算法:根据实际应用并结合专家经验确定初始连接权值;采用高斯函数作为拓扑邻域函数;将算法分为粗调整和细调整两个阶段,分别采用不同的学习率和邻域函数,然后采用改进后的SOFM算法对砂土液化进行评价。实例研究表明,应用SOFM神经网络评价砂土液化高效可行,为砂土液化评价提供了新方法。 相似文献