基于PCA-LM-BP融合的砂土液化预测评价模型

孙伟超; 袁颖

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基于PCA-LM-BP融合的砂土液化预测评价模型

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cqvip:采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对影响砂土液化的8个因素进行主成分提取,得到3个主成分。然后采用BP神经网络对提取主成分后的数据进行训练,并应用Levenberg-Marquardt(LM)算法对BP神经网络进行优化,建立了基于PCA-LM-BP融合的砂土液化预测评价模型,并结合工程实例将预测结果与BP神经网络模型预测结果进行比较分析。结果表明,本预测评价模型的判别结果具有更高的准确性,符合实际工程的需要。

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来源
《中国科技论文》 |2018年第13期|P.1511-1515|共5页
作者
孙伟超; 袁颖;
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作者单位

河北地质大学勘查技术与工程学院石家庄050031;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
砂土液化; 主成分分析; LM算法; BP神经网络; 预测评价;

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