陈榕,郝冬雪,栾茂田,等.AFSs-RBF神经网络模型在轻亚黏土地震液化判别中应用研究[J].,2007,(6):867-872 |
AFSs-RBF神经网络模型在轻亚黏土地震液化判别中应用研究 |
Application of AFSs-based RBF neural network model to evaluation of earthquake-induced liquefaction potential in light loam sites |
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DOI:10.7511/dllgxb200706017 |
中文关键词: 轻亚黏土液化势 模糊神经网络 等级判别; AFSs-RBF |
英文关键词: light loam liquefaction potential fuzzy neural network classification evaluation AFSs-RBF |
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50579006); 教育部跨世纪优秀人才培养计划研究基金资助项目(教技函1998[2]号). |
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中文摘要: |
以自适应模糊系统AFSs为基础,运用径向基高斯函数RBF所建立的AFSs-RBF神经网络模型能够同时容纳模糊系统的推理功能和自适应性,动态调节隐节点数即模糊规则数,具有广泛的适用性. 将这种模型应用于轻亚黏土地震液化评价中,选择震中距、上覆有效应力、黏粒含量、标贯击数、地下水位、循环应力比等6个与地震和场地条件有关的影响因子作为网络输入参数,对于轻亚黏土场地的液化势判别具体地建立了模糊神经网络模型AFSs-RBF. 以唐山7.8级地震中天津某地区的轻亚黏土液化数据为训练样本,经验证和应用表明,这种AFSs |
英文摘要: |
The adaptive fuzzy systems (AFSs) are incorporated with the radial basic function (RBF) to develop an integrated neural network model AFSs-RBF. In this model, the number of the hidden layers or units, i.e. fuzzy rule number, can be dynamically adjusted an |
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