基于遗传神经网络的地震砂土液化判别研究
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国家自然科学研究基金资助研究项目(50379046)


Research on Sand Liquefaction Based on the Genetic Neiral Network
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    摘要:

    针对BP人工神经网络具有易陷入局部极小等缺陷,本文提出了将遗传算法与神经网络结合,同时优化网络结构的权值与阈值的思想,建立了砂土液化判别的遗传神经网络模型。根据地震液化的实测资料,分别对BP〗神经网络判别结果和遗传神经网络判别结果进行了比较,结果表明后者比前者判别能力要好些。

    Abstract:

    Considering some defects of BP Neural Network, this paper proposes a GA-BP ( Genetic Neural Network) learning algorithm, which is obtained by using Genetic Algorithm to optimize neural network trained by BP algorithm, and the GA-BP model of sand liquefaction is established. Based on the observation data of sand liquefaction, the computing results of the GA-BP model and the BP model prove that the former is nicer than the later in predicting the sand liquefaction.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

薛新华,张我华,刘红军.基于遗传神经网络的地震砂土液化判别研究[J].地震工程学报,2006,28(1):42-45. XUE?Xin-hua, ZHANG?Wo-hua, LIU?Hong-jun. Research on Sand Liquefaction Based on the Genetic Neiral Network[J]. China Earthquake Engineering Journal,2006,28(1):42-45.

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  • 在线发布日期: 2014-07-09