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ELMAN神经网络在软土地基沉降预测中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
根据软土地基沉降的基本特征,提出了一种基于人工神经网络(ANN)技术的软土地基沉降预测新方法。通过对由实测资料形成的数据样本的训练学习,建立了可用于预测软土地基沉降量的Elman模型。实例检验证明。该网络的学习是成功的。具有一定的可靠性和实用性。 相似文献
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针对目前设计所采用的圆弧滑动法难以反映土工合成材料作用的问题,提出一种基于极限平衡概念的滑移线数值解法。该方法从极限承载力的角度,对土工合成材料作用做出一些假定,而后用滑移线数值解法分析加筋前后地基极限承载力的变化,实例分析表明、筋材的作用可通过地基承载力的增加得以较好地反映,本方法满足静力平衡方程和屈服条件,属于极限分析理论的下限解。 相似文献
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