[1]孙立新.基于神经网络技术的桩基承载力预测模型及其应用[J].水利与建筑工程学报,2012,(05):120-123.
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基于神经网络技术的桩基承载力预测模型及其应用()
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《水利与建筑工程学报》[ISSN:1672-1144/CN:61-1404/TV]

卷:
期数:
2012年05期
页码:
120-123
栏目:
出版日期:
2012-10-22

文章信息/Info

作者:
孙立新1; 2
1.西北工业大学力学与土木建筑学院,陕西西安710072;2.陕西交通职业技术学院公路工程系,陕西西安710018
关键词:
桩基承载力; 小波概率神经网络; 数据融合技术; 承载力预测
分类号:
TU473.1+1
文献标志码:
A
摘要:
根据长期的工程实测资料,在分析小波概率神经网络(WPNN)与数据融合技术在预测单桩竖向承载力中的应用原理的基础上,建立了基于小波概率神经网络和数据融合技术的预测模型?利用静载实验数据对模型进行了预测,并对预测结果进行了误差分析,结果表明,预测的结果和静载实验数据吻合较好,从而证实了WPNN预测方法具有较好的可靠性和工程应用价值?

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2012-03-11 修稿日期:2012-04-20 作者简介:孙立新(1968—),男(汉族),河北玉田人,博士研究生,副教授,主要从事结构振动控制理论研究?
更新日期/Last Update: 2012-10-22