Application of fuzzy neural networks for predicting seismic subsidence coefficient of loess subgrade

机译：模糊神经网络在黄土路基地震沉降系数预测中的应用

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Taking Zhengzhou-Xi'an passenger dedicated line as an example, based on the analysis of the main influencing factors, a fuzzy neural networks model for predicting seismic subsidence coefficient of loess subgrade has been established. The model combines the fuzzy information optimization technology and neural network. It integrates the two theories, by making up the defects of the neural network in fuzzy data processing and the deficiencies of fuzzy logic in learning. The results show that model is quite suitable to predict the seismic subsidence coefficient.

机译：以郑西客运专线为例，在分析其主要影响因素的基础上，建立了预测黄土路基地震沉降系数的模糊神经网络模型。该模型结合了模糊信息优化技术和神经网络。它通过弥补神经网络在模糊数据处理中的缺陷和模糊逻辑在学习中的缺陷，将这两种理论融合在一起。结果表明，该模型非常适合预测地震沉降系数。

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来源
《2010 Sixth International Conference on Natural Computation》|2010年|1556-1559|共4页
会议地点
作者
Gu Tian-Feng; Wang Jia-Ding;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类理论、方法;
关键词
fuzzy neural networks; loess subgrade; seismic subsidence coefficient;

机译：模糊神经网络黄土路基地震沉降系数;

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