典型文献
基于ELM原理的砂土液化判别模型及应用
文献摘要：
为合理判断砂土的液化状态,借助极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)对砂土液化进行判别.共选取25个砂土液化案例为样本,其中18个案例作为学习样本,8个影响因素作为评价指标,建立了ELM砂土液化判别模型,模型回判结果全部正确;用另外7个案例开展模型验证工作,并将验证结果与规范法、反向传播法(Back Propagation,BP)、距离判别分析(Distance Discriminant Analysis,DDA)法和主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)与距离判别分析结合法进行比较,结果表明:ELM砂土液化模型预测结果准确率高达100％,并且具有建模过程简单,分类效果好的优势.将该模型应用于工程实例,砂土液化判别结果与实际情况一致,表明该模型是一种可行的砂土液化判别方法,可在实际工程中进一步应用.
文献关键词：
砂土液化;预测模型;极限学习机(ELM);判别方法
中图分类号：
作者姓名：
叶童;李治广
作者机构：
河北地质大学,河北 石家庄 050031
文献出处：
引用格式：
[1]叶童;李治广-.基于ELM原理的砂土液化判别模型及应用)[J].山西建筑,2022(16):7-10,73
A类：
B类：
ELM,砂土液化判别,判别模型,合理判断,极限学习机,Extreme,Learning,Machine,共选,模型验证,反向传播,Back,Propagation,距离判别分析,Distance,Discriminant,Analysis,DDA,Principle,Component,结合法,分类效果,模型应用,工程实例,判别方法
AB值：
0.297415
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