【摘 要】
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为提高机场土面区安全动态预测及保障能力,结合某机场为期6 a的土面区安全评估数据,建立基于人工神经网络(artificial neural network,ANN)的压实度预测模型.选取天然密度(na
【机 构】
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中国民航大学机场学院,中国科学院西北生态环境资源研究院冻土工程国家重点实验室,中国科学院西北生态环境资源研究院,成都双流国际机场飞行区管理部
【基金项目】
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Fundamental Scientific Research Project of Central Universities(3122018C013),Science and Technology Commissioner Project of Tianjin Enterprise(19JCTPJC53800),Scientific Research Project of Tianjin Mun
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为提高机场土面区安全动态预测及保障能力,结合某机场为期6 a的土面区安全评估数据,建立基于人工神经网络(artificial neural network,ANN)的压实度预测模型.选取天然密度(natural density,ND)、实测含水率(actual water content,AW)、最优含水率(optimal water content,OW)、降水状况(rainfall condition,RC)和压实状况(compaction condition,CC)作为输入向量,以双曲正切S型传输函
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