基于广义回归神经网络的砂土液化综合判别方法

英文篇名：Integrated evaluation of sand liqufaction based on generalized regression neural network
中文刊名：煤田地质与勘探
英文刊名：Coal Geology & Exploration
作者：范付松 ; 胡新丽 ; 李长冬 ; 朱志明
英文作者：FAN Fusong ; HU XinLi ; LI Changdong ; ZHU Zhiming(Faculty of Engineering ; China University of Geosciences ; Wuhan 430074 ; China)
中文关键词：砂土液化 ; 规范法 ; Seed法 ; 广义回归神经网络 ; 综合判别
英文关键词：sand liquefaction ; standard method ; Seed method ; generalized regression neural network ; integrated evaluation
出版日期：2012-07-26
机构：中国地质大学工程学院;
年：2012
期：04
出版单位：煤田地质与勘探

摘要

基于厦门地区大量钻孔试验数据,分别采用规范法和Seed法对该区饱和砂土进行液化判别。然后选取二者判别结果相同的数据作为训练和测试样本,运用广义回归神经网络,对二者判别结果分歧的钻孔数据进行二次判别。结果表明:广义回归神经网络性能良好,预测准确度高。此外,这种综合判别方法也提高了饱和砂土液化判别的准确度,并为其他地区饱和砂土的液化判别研究提供借鉴和参考。
This paper adopts standard method and Seed method separately to make liquefaction evaluation about saturated sands,based on large drill data in Xiamen.Then,using generalized regression neural network,taking the data that show dif ferent evaluated results as traini ng samples and also t est samples,we carry out the s econd evaluation of the remained drill data.The results show that the generalized regression neural network presents a good function and a high f orecast precision.In addition,this integrated evaluation method can improve the precision of sand liquefaction of saturated sands,and provide reference for the research in sand liquefaction evaluation in other places.

引文

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