排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
基于GMDH神经网络,建立了地震液化场地侧向变形的预测模型,并将其结果与传统反向传播BP、遗传算法优化BP、径向基函数RBF等神经网络的预测结果进行比较.结果表明,缓坡和临空面场地中,所提模型在训练样本集的拟合相关系数分别为96.43％和93.82％,模型准确度较高.对于缓坡场地,倾斜率、液化土层厚度与侧向变形成正相关... 相似文献
1