论文部分内容阅读
探讨了Matlab语言环境下RBF神经网络在深层搅拌桩复合地基承载力建模中的应用,针对建模中的网络参数优化、样本集重构等技术问题进行了深入的研究.提出一种以泛化预测值为目标函数对参数进行优化的技术路线,并提出在样本少的情况下通过合理插值重构样本集可以提高预测精度.工程实例说明,RBF网络在技术改进下优势得到充分发挥,所建模型比BP网络及传统经验公式有着更好的性能.文中建模方法也为研究多变量复杂工程系统提出了一条新的思路.