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基于ANFIS的CFG桩复合地基承载力预测研究
引用本文:薛新华,魏永幸.基于ANFIS的CFG桩复合地基承载力预测研究[J].铁道工程学报,2010,27(6).
作者姓名:薛新华  魏永幸
作者单位:中铁二院工程集团有限责任公司,成都,610031
摘    要:研究目的:影响CFG桩复合地基承载力的主要因素有桩的参数、置换率、土的物理力学特性、褥垫层厚度和施工工艺等,且各因素之间存在高度复杂的非线性关系,CFG桩复合地基的承载力比较难于确定。为合理准确预测CFG桩复合地基承载力,通过研究提出基于自适应模糊神经网络的预测方法。研究结论:在分析自适应模糊神经网络原理及结构的基础上,利用减法聚类获得模糊推理规则数目,确定网络结构,建立适用于CFG桩复合地基承载力预测的自适应模糊神经网络模型。通过对实测资料的预测结果表明,自适应模糊神经网络比BP网络和最小二乘支持向量机LS_SVM模型具有更高的精度和适应性,为CFG桩复合地基承载力的判别提供了一条新的途径。

关 键 词:CFG桩复合地基  承载力  自适应模糊神经网络  最小二乘支持向量机

Study on Prediction of Bearing Capacity of CFG Pile Composite Foundation with ANFIS
XUE Xin-hua,WEI Yong-xing.Study on Prediction of Bearing Capacity of CFG Pile Composite Foundation with ANFIS[J].Journal of Railway Engineering Society,2010,27(6).
Authors:XUE Xin-hua  WEI Yong-xing
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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