用BP神经网络预测土抗剪强度指标<i>c</i>、φ

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用BP神经网络预测土抗剪强度指标c、φ

张高峰, 梁宾桥, 谌会芹

文章导航 > 岩土工程技术 > 2006 > 20(1): 36-38,44

张高峰, 梁宾桥, 谌会芹. 用BP神经网络预测土抗剪强度指标c、φ[J]. 岩土工程技术, 2006, 20(1): 36-38,44.

引用本文:

张高峰, 梁宾桥, 谌会芹. 用BP神经网络预测土抗剪强度指标c、φ[J]. 岩土工程技术, 2006, 20(1): 36-38,44.

ZHANG Gao-feng, LIANG Bin-qiao, CHEN Hui-qin. Prediction of Shear Strength Parameters c & φ of Soil by BP Neural Networks[J]. GEOTECHNICAL ENGINEERING TECHNIQUE, 2006, 20(1): 36-38,44.

Citation:

ZHANG Gao-feng, LIANG Bin-qiao, CHEN Hui-qin. Prediction of Shear Strength Parameters c & φ of Soil by BP Neural Networks[J]. GEOTECHNICAL ENGINEERING TECHNIQUE, 2006, 20(1): 36-38,44.

张高峰, 梁宾桥, 谌会芹. 用BP神经网络预测土抗剪强度指标c、φ[J]. 岩土工程技术, 2006, 20(1): 36-38,44.

引用本文:

张高峰, 梁宾桥, 谌会芹. 用BP神经网络预测土抗剪强度指标c、φ[J]. 岩土工程技术, 2006, 20(1): 36-38,44.

ZHANG Gao-feng, LIANG Bin-qiao, CHEN Hui-qin. Prediction of Shear Strength Parameters c & φ of Soil by BP Neural Networks[J]. GEOTECHNICAL ENGINEERING TECHNIQUE, 2006, 20(1): 36-38,44.

Citation:

ZHANG Gao-feng, LIANG Bin-qiao, CHEN Hui-qin. Prediction of Shear Strength Parameters c & φ of Soil by BP Neural Networks[J]. GEOTECHNICAL ENGINEERING TECHNIQUE, 2006, 20(1): 36-38,44.

用BP神经网络预测土抗剪强度指标c、φ

1. 河北道桥交通集团有限公司, 河北石家庄 050031;
2. 信息电子产业第十一设计研究院有限公司华东分院, 江苏无锡 214071;
3. 石家庄经济学院, 河北石家庄 050031

作者简介:
张高峰,1979年生,男,汉族,陕西高陵人,工学硕士,主要从事高速公路勘察、软基处理设计施工工作。

中图分类号: TB115
计量
- 文章访问数: 37
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- 被引次数: 0
出版历程
- 收稿日期: 2005-06-27
- 网络出版日期: 2021-07-06

Prediction of Shear Strength Parameters c & φ of Soil by BP Neural Networks

1. Hebei Road and Bridge Transportation Co., Lt., Shijiazhuang Hebei 050031;
2. East China Branch of the Eleventh Design & ResearchInstitute of IT, Co, LTD, Wuxi Jiangsu 214071;
3. Shijiazhuang University of Economics, Shijiazhuang Hebei 050031 China

摘要: 提出了应用BP神经网络来预测土抗剪强度指标c、φ。结合工程实例,详细介绍了该方法的建模过程,结果表明预测结果和实测结果很接近,神经网络在土性参数方面应用前景很广阔。
- BP神经网络 /
- c、φ /
- 预测
Abstract: Based on the artificial neural network(ANN), the method for prediction of shear strength parameters c、φ of soil is presented. The predicting model in engineering is established in details. It is shown that the result of prediction is very close to the result of testing. So ANN would be widely used in the aspect of soil property parameters.
- BP neural networks /
- c、φ /
- prediciting

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