基于小波分析和神经网络的静力触探土类划分

英文篇名：STUDY ON SOILS DIVIDED BY STATIC CONE PENETRATION PARAMETERS BASED ON WAVELET ANALYSIS AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
中文刊名：工业建筑
英文刊名：Industrial Construction
作者：彭俊伟
英文作者：Peng Junwei(China Railway Siyuan Survey and Design Group Co. ; Ltd.Wuhan ; 430063 ; China)
中文关键词：静力触探 ; 小波分析 ; BP神经网络 ; 土类划分
英文关键词：static cone penetration ; wavelet analysis ; BP artificial neural network ; soil division
出版日期：2009-06-20
机构：中铁第四勘察设计院集团有限公司;
年：2009
期：S1
出版单位：工业建筑

摘要

利用小波分析和BP神经网络,建立一种用于基于静力触探数据进行土类划分的神经网络模型。该方法基于实测数据,利用小波分析获得不同土层触探参数的特征值,并用BP神经网络建立特征值与土类之间的映射关系,从而得到BP神经网络分类模型。结果表明,该方法可以有效地进行土类划分。
The model of soils divided by static cone penetration parameters is built by wavelet analysis and artificial neural network.The characteristic values which are used to gain the BP artificial neural network are from the measured data by wavelet analysis,and BP artificial neural network is used to establish the mapping relation of the characteristic values and soil type.Thus,a classification model of BP artificial neural network is built.The study shows that this method is effective for soil division,and the results is satisfactory.

引文

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