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1、天津大學(xué)碩士學(xué)位論文單樁荷載沉降性狀的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與灰色模型預(yù)測(cè)研究姓名：李武君申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：結(jié)構(gòu)工程指導(dǎo)教師：王成華2000.1.1AbstractInthispapertheproblemofthepredictionoftheloadVSsettlementbehaviorofsinglepilesWaSstudied、vithartificialneuralnetworksforthefirsttimeandwitllgr
2、eymodelsaSwellFirstlyAmodifieddoubleparallelfeedforwardneuralnetworkDPFNNWaSsetupbasedontheerrorbackpropagationalgorithmTherearetwosubnetworkstothenetworkDPn州ThefirstnetworkDPFNNl‘withinwhichthepropertyindexesofsurroundi
3、ngandgeometryofpilesarechosenaSfactorsoftheinputneuronsisthe”predictionoftheultimatebearingcapacityanditscorrespondingsettlementofsinglepiles，whilethesecondnetworkDPFNN2yieldstheentirepredictedloadsettlementcurvesbasedon
4、bomtheinputsandtheoutputsofthefirstnetworkFromagroupdataofstaticloadingtestontotally29drilledpiles，asubsetofthedataof22pileswasselectedaslearningsamplestoaccomplishthetrainingprocessoftheneuralnetworksAsubsetofthedataoft
5、heother7pilesWaSusedforrealpredictionworkswhichgavesatisfacterableresultsSecondly，asforthepilesthatWasnotloadeduptofailurestate，thesecondhalfload—settlementcurve，whichcouldbeunavailableinpracticalmeasurementation，WaSalso
6、predictedwithagreymodelGM(1，1)developedinthispaperForbothprogressivefailureandquickfailurecaSes，multipleaspectsofinvestigationweremadeintothepredictionoftheloadVSsettlementbehaviorofthesepilesVerygoodprecisionWasachieved
7、inthepredictionfortheprogressivefailurecaSes，whilerelativelylowaccuracycouldheexpectedforthequickfailurecases，buttheprecisionofthepredictioncanbeimprovedbyusingsomemodificationtechniquessuggestedbytheauthorFinallythemeri
8、tsanddismerits，serviceconditionsandeffectsofthepredictionsofneuralnetworksandgreymodelswerecomparedanddiscussed，thensomevaluableconclusionsweremadewithregardtopracticalapplicationsofthesemethodsKeywords：loadsettlementCBI
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