砂土液化的广义回归神经网络判别法

摘要：

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.

关键词： 地震灾害 砂土液化判别 广义回归神经网络 多元线性回归

作者: 李标 黄强 席文熙 慎乃齐

作者单位: 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

会议类型: 国内会议

会议名称: 第八届全国工程地质大会

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 411-414

在线出版日期: 2008-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）