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利用遗传算法和神经网络，基于不同类型，不同条件下非饱和土的吸力测试数据，建立了一种以含水量为主要因素，耦合密度、初始含水量、先期固结压力、孔隙比5个因素的吸力预测模型。预测结果分析表明，所建的模型能很好地拟合试验结果，从而，验证了该模型的合理性和可行性。
非饱和土吸力预测的进化神经网络方法
【摘 要】
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利用遗传算法和神经网络，基于不同类型，不同条件下非饱和土的吸力测试数据，建立了一种以含水量为主要因素，耦合密度、初始含水量、先期固结压力、孔隙比5个因素的吸力预测模型。
【机 构】
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大连理工大学土木水利学院及海岸与近海工程国家重点实验室
【出 处】
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岩土力学
【发表日期】
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2004年1期
【基金项目】
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教育部跨世纪人才培养计划研究基金资助项目(50179006)
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