辽宁工程技术大学学报
遼寧工程技術大學學報
료녕공정기술대학학보
JOURNAL OF LIAONING TECHNICAL UNIVERSITY
2007年
6期
874-876
,共3页
神经网络%预测%冻胀量%土体结构%L-M算法
神經網絡%預測%凍脹量%土體結構%L-M算法
신경망락%예측%동창량%토체결구%L-M산법
根据土体的粒度分布具备分形性质的特征,通过理论分析和计算获得了所研究土体的分形维数,从而实现了土体结构特征的量化,为采用神经网络对冻胀量的预测过程中考虑土体的结构特征奠定了基础.在研究了BP神经网络的基础上,建立了其拓扑结构,采用L-M优化算法进行了迭代求解,预测结果与试验结果具有良好的一致性和吻合度,反映了土体冻胀过程的非线性特征和局部特征,弥补了理论模型和数值分析中无法考虑土体内部结构的缺陷,以及在预测中考虑土体的结构特征是必要的.
根據土體的粒度分佈具備分形性質的特徵,通過理論分析和計算穫得瞭所研究土體的分形維數,從而實現瞭土體結構特徵的量化,為採用神經網絡對凍脹量的預測過程中攷慮土體的結構特徵奠定瞭基礎.在研究瞭BP神經網絡的基礎上,建立瞭其拓撲結構,採用L-M優化算法進行瞭迭代求解,預測結果與試驗結果具有良好的一緻性和吻閤度,反映瞭土體凍脹過程的非線性特徵和跼部特徵,瀰補瞭理論模型和數值分析中無法攷慮土體內部結構的缺陷,以及在預測中攷慮土體的結構特徵是必要的.
근거토체적립도분포구비분형성질적특정,통과이론분석화계산획득료소연구토체적분형유수,종이실현료토체결구특정적양화,위채용신경망락대동창량적예측과정중고필토체적결구특정전정료기출.재연구료BP신경망락적기출상,건립료기탁복결구,채용L-M우화산법진행료질대구해,예측결과여시험결과구유량호적일치성화문합도,반영료토체동창과정적비선성특정화국부특정,미보료이론모형화수치분석중무법고필토체내부결구적결함,이급재예측중고필토체적결구특정시필요적.
