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저자정보
김영수 김대만 (경북대학교)
저널정보
한국지반환경공학회 한국지반환경공학회 논문집 한국지반환경공학회 논문집 제10권 제5호
발행연도
2009.8
수록면
49 - 57 (9page)

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본 연구에서는 Levenberg-Marquardt(LM) 알고리즘 인공신경망을 통하여 지반공학 문제 중의 하나인 압축지수를 예측하였고, 예측된 결과는 현재 지반공학에 널리 사용되고 있는 Back Propagation(BP) 알고리즘 인공신경망의 예측 결과와 비교하여 LM알고리즘의 지반공학 적용성을 평가하였다. 또한 두 알고리즘에 의한 예측치는 기존에 제안된 압축지수의 경험식들에 의하여 산정된 결과들과 비교를 통하여 예측결과의 정확성을 확인하였다. 경험식에 의한 압축지수의 산정치는 전반적으로 BP 알고리즘과 LM 알고리즘 인공신경망에 의한 예측치에 비하여 더 큰 오차를 나타냈다. LM 알고리즘에 의한 압축지수의 예측치는 BP 알고리즘의 예측치와 비교할 때 정확도는 비슷하나 수렴속도에서 더 좋은 결과를 보여 LM 알고리즘의 지반공학 적용성은 우수한 것으로 나타났다.
#Artificial neural network #Levenberg-Marquardt algorithm #Back propagation algorithm #Compression index #인공신경망 #Levenberg-Marquardt 알고리즘 #Back Propagation 알고리즘 #압축지수

목차

ABSTRACT
요지
1. 서론
2. Levenberg-Marquardt 알고리즘
3. LM 알고리즘의 검증
4. 압축지수 추정
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - 김병탁 / 2001 / 압축지수의 추정을 위한 인공신경망 적용과 경험식 제안 / 한국지반공학회논문집 17 (6) : 25 ~ 36 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - 이윤규 / 2000 / 인공신경회로망을 이용한 압밀응력비에 따른 정규압밀점토의 비배수전단강도 예측 / 한국지반공학회논문집 16 (1) : 75 ~ 81 dbpia 4. [학술지(정기간행물)] - 이인모 / 1997 / 인공신경망을 이용한 암반의 투수계수 예측 / 한국지반공학회논문집 13 (2) : 77 ~ 89 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - Al-Khafaji / 1992 / Equations for compression index approximation / J. Geothch. Engrg. 118 (1) : 148 ~ 153 google schola 6. [학술지(정기간행물)] - Azzouz, A.S. / 1976 / Regression analysis of soil compressibility / Soil and Foundation 16 (2) : 19 ~ 29 google schola

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