基于神经网络技术的桩基承载力预测模型及其应用

作者：孙立新

来源：水利与建筑工程学报, 2012, (05): 120-123.

• 桩基承载力
• 小波概率神经网络
• 数据融合技术
• 承载力预测 bearing capacity of pile foundation
• wavelet probability neural network(WPNN)
• data-interfusion technique
• prediction of bearing capacity

根据长期的工程实测资料,在分析小波概率神经网络(WPNN)与数据融合技术在预测单桩竖向承载力中的应用原理的基础上,建立了基于小波概率神经网络和数据融合技术的预测模型。利用静载实验数据对模型进行了预测,并对预测结果进行了误差分析,结果表明,预测的结果和静载实验数据吻合较好,从而证实了WPNN预测方法具有较好的可靠性和工程应用价值。

• 单位
  陕西交通职业技术学院; 西北工业大学