【摘 要】
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在基于神经网络的响应面蒙特卡罗方法中,通过引入均匀设计来安排RBF神经网络的训练样本集,将均匀设计和RBF网络的优势有机地结合起来:一方面尽量减少训练样本点的数量:另一方
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50378034)
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在基于神经网络的响应面蒙特卡罗方法中,通过引入均匀设计来安排RBF神经网络的训练样本集,将均匀设计和RBF网络的优势有机地结合起来:一方面尽量减少训练样本点的数量:另一方面,训练样本点均匀地充满参数空间,有利于提高具有较强局部逼近能力的RBF 网络的预测精度。应用该方法进行挡土墙结构抗滑移稳定性的概率分析,结果表明:该方法与直接蒙特卡罗模拟的结果相当吻合,能够满足实际工程的精度要求。分析还表明:随机因素对挡土墙结构抗滑移稳定性的影响程度由大到小依次为基底摩擦系数f、填土摩擦角(?)、填土重度γ和填土对挡土墙墙背的摩擦角δ。
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