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建立了基于神经网络(ANNs)的智能模型,模拟正戊烷裂解制备低碳烯烃工艺,并采用均方误差(MSE)和回归系数(R~2)评价模型性能。研究发现,智能模型的训练算法和拓扑结构影响其性能。通过优化训练算法与拓扑结构建立了LM24223模型,展示良好的计算精度,接近于实验误差。此外,通过减少训练数据,考察LM24223模型的稳定性。研究发现,LM24223模型的MSE值始终在10~(-3)~10~(-5)范围内,并且R~2值接近于1,验证了该模型的适用性。 相似文献
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基于荷载传递法的后注浆桩荷载沉降关系预测 总被引:1,自引:1,他引:0
为了预测竖向荷载下后注浆桩的荷载变形特性,在荷载传递法的基础上,采用双曲线的荷载传递函数,推导了后注浆桩桩身荷载和沉降关系的迭代模型,给出了成层地基中后注浆单桩的迭代求解方法.为了考虑注浆对桩端桩侧阻力的影响,引入了后注浆荷载传递参数提高因子,在统计的基础上给出了提高因子的经验取值范围,最后通过一个工程实例评估了该方法的合理性.结果表明本文方法能较好地给出后注浆桩荷载沉降关系的范围,可以保守地将预测的下限用于设计. 相似文献
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