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| 基于SOFM神经网络的砂土液化评价 | |
| 引用本文： | 赵胜利,赵红英,刘燕.基于SOFM神经网络的砂土液化评价[J].华中科技大学学报(城市科学版),2005,22(2):23-26. |
| 作者姓名： | 赵胜利 赵红英 刘燕 |
| 作者单位： | 1. 天津大学,管理学院,天津,300072;河北农业大学,城建学院,河北,保定,071003 2. 华北电力大学,机械学院,河北,保定,071003 3. 河北农业大学,城建学院,河北,保定,071003 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(69974026). |
| 摘 要： | 提出应用自组织特征映射(SOFM)神经网络进行砂土液化评价,根据实测资料和行业规范,建立具有7个输入参数,4个输出类别的SOFM神经网络模型对砂土液化的严重程度做出评价.实例研究表明,应用SOFM神经网络评价砂土液化高效可行,为砂土液化的研究提供了新方法. |
| 关 键 词： | 自组织特征映射(SOFM) 神经网络 砂土液化 评价 |
| 文章编号： | 1672-7037(2005)02-0023-04 |
| 修稿时间： | 2004年11月15 |
Evaluation of Sand Liquefaction Potential Based on SOFM Neural Network |
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| ZHAO SHENG-li,ZHAO Hong-ying,LIU Yan.Evaluation of Sand Liquefaction Potential Based on SOFM Neural Network[J].Journal of Huazhong University of Science and Technology,2005,22(2):23-26. | |
| Authors: | ZHAO SHENG-li ZHAO Hong-ying LIU Yan |
| Affiliation: | ZHAO SHENG-li~ |
| Abstract: | Self-organization Feature Mapping(SOFM) neural network is applied to evaluate sand liquefaction potential. Based on the case-historic data and the pr ofessional norms, the SOFM network model with seven input parameters and four ou tput sorts is set up to evaluate sand liquefaction potential. The testing result s of practical examples show that the method based on SOFM neural network for ev aluating sands liquefaction potential is feasible and effective and has gain fin e results, which provides a new approach to research sands liquefaction poten tial. |
| Keywords: | self-organization feature mapping(SOFM) neural network sands liquefactio n potential evaluation |
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