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基于小波概率神经网络的单桩竖向承载力预测模型及应用研究

张丽萍

张丽萍. 基于小波概率神经网络的单桩竖向承载力预测模型及应用研究[J]. 工业建筑, 2012, 42(9): 107-109,161. doi: 10.13204/j.gyjz201209023
引用本文: 张丽萍. 基于小波概率神经网络的单桩竖向承载力预测模型及应用研究[J]. 工业建筑, 2012, 42(9): 107-109,161. doi: 10.13204/j.gyjz201209023
Zhang Li-ping. STUDY ON THE PREDICTION MODEL OF THE SINGLE PILE VERTICAL BEARING CAPACITY BASED ON WAVELET PROBABILISTIC NEURAL NETWORK AND ITS USE[J]. INDUSTRIAL CONSTRUCTION, 2012, 42(9): 107-109,161. doi: 10.13204/j.gyjz201209023
Citation: Zhang Li-ping. STUDY ON THE PREDICTION MODEL OF THE SINGLE PILE VERTICAL BEARING CAPACITY BASED ON WAVELET PROBABILISTIC NEURAL NETWORK AND ITS USE[J]. INDUSTRIAL CONSTRUCTION, 2012, 42(9): 107-109,161. doi: 10.13204/j.gyjz201209023

基于小波概率神经网络的单桩竖向承载力预测模型及应用研究

doi: 10.13204/j.gyjz201209023
基金项目: 

陕西省自然科学基础研究资助基金面上项目(S2001JC4069);陕西省教育厅自然科学类专项科研计划项目(12JK0919)

详细信息
    作者简介:

    张丽萍,女,1980年出生,硕士,讲师.E-mail:wengyuangyuan2008@163.com

STUDY ON THE PREDICTION MODEL OF THE SINGLE PILE VERTICAL BEARING CAPACITY BASED ON WAVELET PROBABILISTIC NEURAL NETWORK AND ITS USE

  • 摘要: 分析小波概率神经网络(WPNN)与数据融合技术在预测单桩竖向承载力中的应用原理,建立基于小波概率神经网络和数据融合技术的预测模型。根据长期的工程实测资料,利用高层建筑物静载试验数据对模型进行检验,并选取典型的样本进行预测值的误差分析。结果表明,预测的结果与静载试验数据吻合较好,从而证实了WPNN预测方法具有较好的可靠性和工程应用价值。
  • [2] 袁旭东.基于不完备信息土木工程结构损伤识别方法研究[D].大连: 大连理工大学,2005.
    王建华.神经网络法预估水泥搅拌桩单桩沉降[J].土木工程学报,1996,29(1): 55-61.
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-04-24
  • 刊出日期:  2012-09-20

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