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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.9
- 수록면
- 191 - 201 (11page)
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In this study, an attempt has been made to implement artificial neural network model for predicting the consolidation characteristics of soils with varying conditions. The multi-layer neural network model, adopted in this study, utilizes the error back-propagation learning algorithm. The artificial neural networks use the results of consolidation test with various conditions for learning and testing data. After learning from a set of actual laboratory testing data, the neural network model predictions of the compression index and settlement are found to agree well with actual measured values. Therefore, this results show a positive potential for the applications of well-trained neural network model in predicting the consolidation characteristics of soils.
목차
SYNOPSIS
1. 서론
2. 인공신경회로망
3. 실험 및 계측자료
4. 인공신경회로망의 적용 및 분석
5. 결론
참고문헌
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