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基于遗传-神经网络的单桩竖向极限承载力预测方法研究 被引量:23

Study of prediction method of vertical ultimate bearing capacity of single pile based on genetic algorithm and neural network
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摘要 分析了BP神经网络的缺陷和遗传算法的特点,建立了基于遗传-BP神经网络的单桩竖向极限承载力预测模型。实例研究表明,预测模型性能良好、预测精度提高、简便易行、行之有效,该方法具有广泛的应用前景。 The shortcomings of error back-propagation (BP) neural network and the characteristics of genetic algorithm (GA) are analyzed. Based on GA and BP algorithm, the prediction model of vertical ultimate bearing capacity of single pile is built. Real example research shows that the prediction model which based on GA and BP algorithm owns good quality, high precision and is easy to deal with. The method is feasible, effective and has wide applied prospects as well.
作者 刘勇健
出处 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期59-63,共5页 Rock and Soil Mechanics
基金 广东省自然科学基金资助项目(2001005) 广东工业大学重点学科基金(20216)。
关键词 遗传算法 BP神经网络模型 单桩 竖向极限承载力 genetic algorithm BP neural network Single pile Vertical ultimate bearing capacity
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参考文献5

二级参考文献27

共引文献101

同被引文献170

引证文献23

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