砂土液化的广义回归神经网络判别法
本文阐述了广义回归神经网络的特点,综合考虑了影响砂土液化的主要因素,利用我国台湾和土耳其科贾埃利地区震害调查资料,建立了预测砂土液化的广义回归神经网络模型.应用多元回归预处理优化输入样本数据后,用广义回归神经网络对砂土液化判别,计算结果与实际情况基本吻合.研究表明,广义回归神经网络是进行砂土液化判别预测的有效手段,计算数据经过多元回归预处理后,大幅度提高了预测准确度.
地震灾害 砂土液化判别 广义回归神经网络 多元线性回归
李标 黄强 席文熙 慎乃齐
中国地质大学(北京)工程技术学院 北京 100083 中国地质大学(北京)信息工程学院 北京 100083
国内会议
上海
中文
411-414
2008-10-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)