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[1]董贤哲,张军平.补偿模糊神经网络在砂土液化势评价中的应用[J].地球科学与环境学报,2008,30(01):64-68.
　DONG Xian-zhe,ZHANG Jun-ping.Application of Compensative Fuzzy Neural Network in Assessment of Sand Liquefaction Potential[J].Journal of Earth Sciences and Environment,2008,30(01):64-68.
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补偿模糊神经网络在砂土液化势评价中的应用(PDF)
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《地球科学与环境学报》[ISSN:1672-6561/CN:61-1423/P]

卷:
第30卷
期数:
2008年第01期
页码:
64-68
栏目:
水资源与地质工程
出版日期:
2008-03-20

文章信息/Info

Title:
Application of Compensative Fuzzy Neural Network in Assessment of Sand Liquefaction Potential
作者:
董贤哲1; 张军平2
1.浙江省工程勘察院,浙江宁波315012;2.山西省水利水电勘测设计研究院,山西太原030024
Author(s):
DONG Xian-zhe1; ZHANG Jun-ping 2
1.Zhejiang Province Institute o f Engineering Surverying, Ningbo 315012, Zhejiang, China; 2.Shanxi Province Institute o f Hydroelectric Investigation and Design, Taiyuan 030024, Shanxi, China
关键词:
补偿模糊神经网络; 砂土; 液化势; 评价指标; 仿真
Keywords:
compensative fuzzy neural network;  sand;  liquefaction potential;  assessing index;  simulation
分类号:
TU441.4
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
在分析砂土液化影响因素的基础上,选取震级、地面加速度最大值、标准贯入击数、比贯入阻力、相对密实 度、平均粒径、地下水位等7个因素作为评价指标,建立了砂土液化势评价的补偿模糊神经网络模型。通过对网 络的学习训练和仿真检验,表明补偿模糊神经网络是进行砂土液化势预测评价的有效手段。
Abstract:
This paper establishes the compensative fuzzy neural network model for assessing sand liquefaction potential with seven parameters including earthquake magnitude, peak ground surface acceleration, standard penetration value, specific penetration resistance, relative compaction, average particle diameter, and water table based on analyzing some influencing factors of sand liquefaction. The result indicates that compensative fuzzy neural network is a useful tool in the assessing and predicting liquefaction potential through training and simulating the network.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2007-05-28
作者简介:董贤哲(1978-),男,浙江金华人,从事岩土工程和地质工程研究。E-mail:dxz6@sina.com
更新日期/Last Update: 2008-03-20