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鉴于目前确定有效桩长方法的缺陷，通过影响桩长的6个因素的假设数据对网络进行训练，并通过实际参数数据进行检验，结果与实际情况符合，神经网络具有自适应、自学习和对非线性系统超强的分析能力。利用BP神经网络模型对桩长的级别进行分类具有方便、准确、能够从定性的角度快速检测桩是否过长等特点。
基于BP神经网络的水泥搅拌桩有效桩长的研究
【摘 要】
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鉴于目前确定有效桩长方法的缺陷，通过影响桩长的6个因素的假设数据对网络进行训练，并通过实际参数数据进行检验，结果与实际情况符合，神经网络具有自适应、自学习和对非线性系统
【机 构】
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广东航盛工程有限公司岩土分公司
【出 处】
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西部探矿工程
【发表日期】
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2006年6期
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