机译:通过PSO优化的ANFIS-GMDH的新开发,以预测基于实验数据集的填充承载力
Department of Civil Engineering Faculty of Engineering Shahid Bahonar University of Kerman Pajoohesh Sq. Imam Khomeni Highway P.O. Box 76169133 Kerman Iran;
Institute of Research and Development Duy Tan University Da Nang 550000 Vietnam;
Department of Civil Engineering East Tehran Branch Islamic Azad University Tehran Iran;
Ultimate pile bearing capacity; Deep foundation; ANFIS-GMDH-PSO model; PSO Algorithm; FPNN-GMDH model; GMDH network;
机译:基于实验数据集的土壤终极桩承载力预测开发新的人工智能方法在土壤中的应用
机译:一种基于人工神经网络的新型预测技术的可行性优化了螺旋桩粒子群优化估算
机译:基于实验数据集的GSA优化的模糊GMDH模型的开发,以预测岩态拉伸强度
机译:基于PSO算法的多层桩复合地基承载力可靠性分析
机译:循环加载磅的变形积累和携带能力降低的实验研究=对循环加载桩变形积累和负荷能力降低的实验研究
机译:基于精细分散熵和SVM优化突变SCA-PSO的滚动轴承故障诊断
机译:桩基灌浆技术改善单桩承载力的机制研究及轴承能力估算