岩土力学2023，Vol.44Issue(10)：3022-3030,9.DOI:10.16285/j.rsm.2023.0209
基于生物地理优化的人工神经网络模型预测软土的固结系数
Prediction of consolidation coefficient of soft soil using an artificial neural network models with biogeography-based optimization
摘要
关键词
软土/固结系数/人工神经网络/主成分分析/鲁棒性Key words
soft soil/consolidation coefficient/artificial neural network/principal component analysis/robustness分类
建筑与水利引用本文复制引用
王才进,武猛,杨洋,蔡国军,刘松玉,何欢,常建新..基于生物地理优化的人工神经网络模型预测软土的固结系数[J].岩土力学,2023,44(10):3022-3030,9.基金项目
国家杰出青年科学基金(No.42225206) （No.42225206）
国家自然科学基金(No.41877231,No.42072299,No.52008098) （No.41877231,No.42072299,No.52008098）
江苏省自然科学基金(No.BK20200405) （No.BK20200405）
江苏省交通运输科技项目(No.7921004042B).This work was supported by the National Science Fund for Distinguished Young Scholars(42225206),the National Natural Science Foundation of China(41877231,42072299,52008098),the Jiangsu Province Natural Science Fund(BK20200405)and the Project of Jiangsu Province Transportation Engineering Construction Bureau(7921004042B). （No.7921004042B）
