| 改进的BP神经网络在地震砂土液化预测中的应用 |
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| 引用本文： | 钱为民.改进的BP神经网络在地震砂土液化预测中的应用[J].地下水,2008,30(1):79-82. |
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| 作者姓名： | 钱为民 |
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| 作者单位： | 江西省上饶市水利电力勘测设计院,江西,上饶,334000 |
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| 摘 要： | 地震砂土液化的影响因素具有非线性关系,至今没有形成规范的预测标准。人工神经网络在砂土液化预测中有较好的应用,尤其是BP神经网络,但由于其本身存在缺陷:学习收敛速度慢,易陷入局部极小;遗传算法具有良好的搜索全局最优解的能力。探讨利用遗传算法优化BP神经网络权值和初始阈值来预测地震砂土液化,其效果比传统的BP网络有显著提高。
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| 关 键 词： | 地震砂土液化 人工神经网络 BP 神经网络 遗传算法 |
| 文章编号： | 1004-1184(2008)01-0079-04 |
| 修稿时间： | 2007年11月20 |
Application of Improved BP Neural Network for the Prediction of Seismic Sand Liquefaction |
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| QIAN Wei-min.Application of Improved BP Neural Network for the Prediction of Seismic Sand Liquefaction[J].Groundwater,2008,30(1):79-82. |
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| Authors: | QIAN Wei-min |
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| Institution: | QIAN Wei-min(Design Institute of Water Conservancy and Hydroelectric Power Investigation; Shangrao 334000; China); |
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| Abstract: | The impact of the seismic sand liquefaction factors has nonlinear relationship and not normal forecasting substandard.Artificial neural network has board application in prediction of sand liquefaction,but there are some defects: low efficiency and easy to fall into local minimum.Genetic algorithm possesses the ability of searching for optimum answers.Therefore,making use of the genetic algorithm optimizes weights and the initial threshold of BP neural network to predict seismic sand liquefaction.The improve... |
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| Keywords: | BP |
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