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基于遗传神经网络的砂土液化判别模型
引用本文:任文杰,苏经宇,窦远明,戎贤. 基于遗传神经网络的砂土液化判别模型[J]. 地震工程与工程振动, 2003, 23(3): 145-149
作者姓名:任文杰  苏经宇  窦远明  戎贤
作者单位:1. 河北工业大学土木工程学院,天津,300132
2. 中国建筑科学研究院工程抗震研究所,北京,100013
3. 河北工业大学规划与建设处,天津,300130
基金项目:国家自然科学基金(59938180)
摘    要:针对BP人工神经网络具有易陷入局部极小等缺陷,本文提出了将遗传算法与神经网络相结合,同时优化网络结构与权值、阈值的思想。根据地震液化的实测资料,建立了砂土液化判别的遗传神经网络模型,比较计算结果证明了该模型的科学性、高效性。文中并进行主成分分析,提出液化影响的主要因素。

关 键 词:遗传神经网络 砂土液化判别模型 BP人工神经网络 权值 阈值 地震液化 主成分分析
文章编号:1000-1301(2003)03-0145-05

Model of estimation for sand liquefaction based on genetic neural network
REN Wen-jie,SU Jing-yu,DOU Yuan-ming,RONG Xian. Model of estimation for sand liquefaction based on genetic neural network[J]. Earthquake Engineering and Engineering Vibration, 2003, 23(3): 145-149
Authors:REN Wen-jie  SU Jing-yu  DOU Yuan-ming  RONG Xian
Abstract:Considering some defects of BP Neural Network,this paper proposes a GA-BP(Genetic Neural Network) learning algorithm, which is obtained by using Genetic Algorithm to optimize neural network trained by BP algorithm. Based on the observation data of sand liquefaction, the GA-BP model is established, and the computing results prove that the model is scientific and effective. By means of analyzing leading components, this paper puts forth main factors influencing sand liquefaction.
Keywords:BP neural network  genetic algorithm  genetic neural network  sand liquefaction
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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