基于ANFIS的CFG桩复合地基承载力预测研究
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23 2021-04-26
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正文 简介
研究目的:影响CFG桩复合地基承载力的主要因素有桩的参数、置换率、土的物理力学特性、褥垫层厚度和施工工艺等,且各因素之间存在高度复杂的非线性关系,CFG桩复合地基的承载力比较难于确定。为合理准确预测CFG桩复合地基承载力,通过研究提出基于自适应模糊神经网络的预测方法。研究结论:在分析自适应模糊神经网络原理及结构的基础上,利用减法聚类获得模糊推理规则数目,确定网络结构,建立适用于CFG桩复合地基承载力预测的自适应模糊神经网络模型。通过对实测资料的预测结果表明,自适应模糊神经网络比BP网络和最小二乘支持向量机LS_SVM模型具有更高的精度和适应性,为CFG桩复合地基承载力的判别提供了一条新的途径。
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