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摘 要:本发明公开了一种基于机器学习的桩‑土相互作用预测分析方法,属于地基基础工程技术领域。其包括以下步骤:采用拉丁超立方抽样方法建立桩‑土变量的参数样本,采用数值模拟方法对参数样本建模,得到参数样本对应桩体的受力变形值,通过Lasso方法对输入变量及需求变量进行敏感性分析,降低输入变量维度;将参数样本划分为数量均等的K份进行交叉验证,建立基于L‑M算法的BP神经网络模型,隐藏层神经元个数定义在一定范围内循环遍历运算,通过对比训练误差确定最佳隐藏层神经元个数,使用训练后的神经网络模型,预测桩体的受力变形。本发明具有分析流程清晰、可靠性强、效率高的优点,为桩基的设计和应用提供理论依据。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010319454.0 | 专利名称: | 基于机器学习的桩-土相互作用预测分析方法 |
申请日: | 2020-04-22 | 申请/专利权人 | 西南交通大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 四川省成都市金牛区二环路北一段111号西南交通大学科技处 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F30/23搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2020-08-14 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111209708B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2020/08/14 | 授权 | |
2020/06/23 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06F 30/23 专利申请号: 202010319454.0 申请日: 2020.04.22 |
2020/05/29 | 公开 |