基于概率神经网络的孔压静力触探的土层界面识别

为了解决采用孔压静力触探实测的大量数据识别场地土层时,通常根据工程经验或规范对土类进行判别,从而耗费大量人力、物力和时间的问题,基于概率神经网络解决分类问题、模式识别的优越性,并结合孔压静力触探测试资料数据,进行土层界面识别;根据2种典型场地的孔压静力触探试验与相邻钻孔柱状图,阐述基于概率神经网络的孔压静力触探方法在土层界面识别的适用性。结果表明,基于概率神经网络的孔压静力触探方法能够准确识别土层的类型以及厚度,并且对场地的均匀性、不良岩土层的评价具有一定效果。