单桩荷载沉降性状的神经网络与灰色模型预测研究

摘要

该文首次利用人工神经网络技术及灰色理论对单桩荷载沉降性状的预测问题进行了研究.该文首先建立了基于BP算法的改进的双并联前向神经网络DPFNN.该网络包括两级子网 络,即以桩周围土土性指标及桩几何尺寸等为输入因素预测单桩竖向极限承载力及相应沉 降的第一级网络模型DPFNN1和以 第一级网络的输入和输出为输入因素的预测单桩-沉降曲 线的第二级 网络模型DPENN2.针对天津市钻孔灌注,利用22根单桩静载试验资料为学习样本,对两级网络进行了令人满意的效果.该文最后对神经网络模型及灰色模型各自的特点、适用条件及预测效果等方面做了对比分析和讨论,对这两种方法得出了一些有实用价值的结论.

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

§1.1概述

§1.2单桩荷载-沉降曲线的特性

§1.3单桩荷载-沉降曲线的传统研究方法

§1.4人工神经网络和灰色理论在岩土工程中的应用现状

§1.5本文的主要内容

第二章双并联前向网络的原理

§2.1双并联前向网络的结构形式

§2.2双并联前向网络的工作原理

§2.3映射功能与误差曲面

§2.4网络学习的基本方法

§2.5 DPFNN的误差后向传播学习算法

§2.6 DPFNN网络的缺陷

第三章单桩荷载-沉降曲线的神经网络预测

§3.1单桩荷载-沉降曲线及其影响因素

§3.2神经网络法预测单桩荷载-沉降关系曲线的总体思路

§3.3网络结构及各参数的确定

§3.4预测实例及分析

第四章未压坏桩荷载-沉降曲线的灰色理论预测

§4.1概述

§4.2灰色系统建模基础

§4.3 GM(1，1)模型的建模程序框图

§4.4 GM(1，1)模型适用性的检验

§4.5未压坏桩荷载-沉降曲线的GM(1，1)模型预测

§4.6神经网络与灰色理论预测的比较分析

第五章结论与建议

§5.1初步结论

§5.2对研究的若干建议

附录1论文用到桩的资料

参考文献

致谢