基于贝叶斯正则化BP神经网络的砂土地震液化研究

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• 责任者：林志红^c中交第二公路勘察设计研究院有限公司^d1984^e硕士 ; 项伟^c中国地质大学(武汉)
• 刊名：安全与环境工程
• 出版年：2011
• 卷期：18^b2总74
• 关键词：砂土液化 ; BP神经网络系统20^a贝叶斯分析 ; 数据采集 ; 数据处理 ; 算法 ; 地震 ; 模型
• 页码：23～27
• 索书号：P606/208-9
• 图表：^c表4参15插图
• 分类号：1600
• 文摘期号：2011/09

摘要

砂土地震液化的影响因素具有高度的非线性关系，而神经网络在处理非线性问题上具有其独特的优越性。该文在探讨输入层模式的选择以及砂土液化影响因素的基础上，采用改进的贝叶斯正则化方法和“提前停止”算法建立了砂土地震液化预测模型，通过实例计算和模型评价，表明该模型的计算结果与规范法、改进的Seed简化法以及基于传统BP网络算法的计算结果相比具有更高的预测精度和较小的训练步长，并采用该模型对厦门集美大桥新环岛互通桥区进行砂土液化评价，证明了该模型具有较高的精度和泛化能力。