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人工神经网络原理在建筑物震陷预测中的应用
被引量：
3
1
作者
刘勇健
《地震研究》
CSCD
北大核心
2001年第3期262-266,共5页
运用人工神经网络原理 ,对BP型神经网络作了多方面的改进。采用改进后的BP算法 ,建立了建筑物震陷预测模型。研究结果表明 ,改进的BP网络性能良好 ,所建立的模型预测精度高 ,能满足工程要求 。
关键词
建筑物震陷
预测
动态自适应BP网络
地基失效
人工神经网络
下载PDF
职称材料
题名
人工神经网络原理在建筑物震陷预测中的应用
被引量：
3
1
作者
刘勇健
机构
广东工业大学
出处
《地震研究》
CSCD
北大核心
2001年第3期262-266,共5页
基金
广东省自然科学基金 (990 14 8)
广东工业大学基金 (982 0 33和 2 0 2 16 )资助
文摘
运用人工神经网络原理 ,对BP型神经网络作了多方面的改进。采用改进后的BP算法 ,建立了建筑物震陷预测模型。研究结果表明 ,改进的BP网络性能良好 ,所建立的模型预测精度高 ,能满足工程要求 。
关键词
建筑物震陷
预测
动态自适应BP网络
地基失效
人工神经网络
Keywords
Building
settlements
due
to
earthquake
liquefaction
prediction
dynamic
selfadjustment
error
back
-
propagation
network
failure
of
foundation
分类号
TU435 [建筑科学—岩土工程]
P315.9 [建筑科学—土工工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人工神经网络原理在建筑物震陷预测中的应用
刘勇健
《地震研究》
CSCD
北大核心
2001
3
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