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《基于砂土地震液化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、天津大學(xué)碩士學(xué)位論文砂土地震液化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測姓名：任金剛申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：結(jié)構(gòu)工程指導(dǎo)教師：王成華20070501摘要地震引起的砂土液化，使地基部分喪失承載力和產(chǎn)生不均勻沉降，給人類帶來巨大災(zāi)難。因此，快速準(zhǔn)確地分析和判別砂土液化的可能性及危害性十分重要。傳統(tǒng)液化判別和危害程度評價方法多是在宏觀地震災(zāi)害現(xiàn)象資料和室內(nèi)試驗(yàn)基礎(chǔ)上總結(jié)、分析、統(tǒng)計得出的規(guī)律。但由于影響砂土液化的復(fù)雜性和多樣性，每種方法都有一定的運(yùn)用范圍和局限性，結(jié)論的可靠度還需提高。因此，建立綜合多指標(biāo)液化評價的液化預(yù)測方法是十分有必要的。
2、本文闡述了BP網(wǎng)絡(luò)原理，并結(jié)合要研究問題的實(shí)際特點(diǎn)來對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行改進(jìn)，建立起與其適應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在此基礎(chǔ)上用Fortran語言編寫了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，并探討了上下平移隱層的轉(zhuǎn)換函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的影響。1)收集砂土地震液化的現(xiàn)場數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)按順序以一定格式輸入數(shù)據(jù)文件。．2)建立砂土地震液化的BP網(wǎng)絡(luò)模型M，用該模型來評價砂土地震液化。通過對數(shù)據(jù)文件的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)，對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有指導(dǎo)的訓(xùn)練。然后對檢測樣本進(jìn)行檢驗(yàn)，與砂土地震液化現(xiàn)場實(shí)際結(jié)果進(jìn)行對比。3)根據(jù)研究問題的實(shí)際特點(diǎn)，對隱層的
3、映射函數(shù)進(jìn)行上下平移，建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對同樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和檢測。對得出的評價結(jié)果進(jìn)行對比分析，探討對網(wǎng)絡(luò)評價的影響。研究結(jié)果表明，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測砂土地震液化是一種實(shí)際可行的方法，為一些理論解答不完善、函數(shù)關(guān)系還不明確的問題，提供了一個新的方法和思路，具有較高的應(yīng)用價值。關(guān)鍵詞：砂土液化；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；BP算法；預(yù)測；精度ABSTRACT-Sandysoilliquefactionmakefoundationlosebearingcapacityandproducenon-uniformsettlemen
4、ts．Itbringhugecalamities．So，itisimportanttoforecastandevaluatethepossibilityandthedamagedegreeofliquefactionquicklyandeffectively．Basedonmacroscopicalearthquakecalamitiesandlaboratorytests，traditionalmethodsforestimationandgradeevaluationofliquefactionareind
5、uctedbymeansofgeneralization，analysesandstatistics，whichhavesomepracticabilityandsomelimits．Everykindofmethodshavesomeuncertaintyandlimits，becauseinfluencefactorsofsandysoilliquefactionarecomplicated．Therefore，itisnecessarytoestablishthemethodofevaluationofl
6、iquefaction，whichembracegeneralandmanyindexes．ThefundamentalprincipleandnetworkmodelofBPnetworkisexpoundedinthisthesis．BPnetworkmodelisimprovedandestablishedaccordingtothecharacteristicoftheproblemstudied．TheprocedurebasedonthemodelisredactedbyusingtheFortra
7、nlanguage．Thethesisalsodiscussestheinfluencebychangetheparameterofactivationfunctiononhiddenlayer．1)Thedataofsandysoilseismicliquefactionarecollectedandinputedtodatefileaccordingthesequenceandcertainformatofthedata．2)BPneuralnetworkmodelMwhichforetastesandev
8、aluatessandysoilliquefactionisestablished．Thedatainfilewhichhavebeenmanagedareinputedtotheneuralnetworkprocedureandaleusedtotrainthenetwork．Theprocedureistestedbyinputingthetestingspecimen．There
