文献类型：期刊文章

作　　者：李方明[1] 陈国兴[1] 从卫民[2]

机构地区：[1]南京工业大学岩土工程研究所,南京210009 [2]淮安市建设委员会抗震办公室,江苏淮安223001

出　　处：《防灾减灾工程学报》

基　　金：国家教育部高等学校骨干教师资助计划(2000);江苏省淮安市抗震办公室资助项目(2002)

年　　份：2005

卷　　号：25

期　　号：2

起止页码：216-221

语　　种：中文

收录情况：AJ、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：建立了BP神经网络模型LM算法的砂土地震液化判别方法,采用LVQ模式分类网络对数据进行分类,选取唐山地震时76个场地、320组现场液化勘察资料为研究对象,训练和检验网络模型的数据各160组,结果表明,该方法的砂土液化预测准确度为96.8%。根据淮安市典型场地土的钻孔资料,采用《建筑抗震设计规范法》液化判别法(规范法)、美国国家地震研究中心建议的液化判别简化方法(NCEER法)和谢君斐-陈国兴液化判别方法(谢-陈法)等3种液化判别方法及本文提出的BP神经网络模型液化判别方法对22个钻孔、120标贯点进行了液化判别,结果表明:14种地震液化判别方法的计算结果基本一致;2NCEER法比谢-陈法的计算结果要保守;3谢-陈法与规范法的计算结果很吻合,预测正确率相差不大;4规范法相对BP神经网络模型法的计算结果要保守;5BP神经网络模型法比其他3种方法的预测结果更符合实际的液化规律。最后,综合4种方法的液化判别结果给出了该地区地震液化势的评估结果,并给出了部分典型地质剖面土层地震液化势分布图。

关 键 词：砂土地震液化 液化判别 BP神经网络模型 液化势综合评价  

分 类 号：P315.9]