【摘 要】
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该文首次利用人工神经网络技术及灰色理论对单桩荷载沉降性状的预测问题进行了研究.该文首先建立了基于BP算法的改进的双并联前向神经网络DPFNN.该网络包括两级子网 络,即以
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该文首次利用人工神经网络技术及灰色理论对单桩荷载沉降性状的预测问题进行了研究.该文首先建立了基于BP算法的改进的双并联前向神经网络DPFNN.该网络包括两级子网 络,即以桩周围土土性指标及桩几何尺寸等为输入因素预测单桩竖向极限承载力及相应沉 降的第一级网络模型DPFNN1和以 第一级网络的输入和输出为输入因素的预测单桩-沉降曲 线的第二级 网络模型DPENN2.针对天津市钻孔灌注,利用22根单桩静载试验资料为学习样本,对两级网络进行了令人满意的效果.该文最后对神经网络模型及灰色模型各自的特点、适用条件及预测效果等方面做了对比分析和讨论,对这两种方法得出了一些有实用价值的结论.
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