Resumen

La predicción de asentamientos en ingeniería de cimentaciones en suelos blandos es una técnica más reciente. Predecir el asentamiento de suelos blandos ha sido durante mucho tiempo una de las técnicas más desafiantes debido a las dificultades en la ingeniería de suelos blandos. Para superar estos desafíos, se utiliza principalmente la red neuronal wavelet (WNN, por sus siglas en inglés). Por lo tanto, después de evaluar su rendimiento estimado, se eligen dos elementos, la selección temprana de parámetros y las técnicas de entrenamiento del sistema, para optimizar las dificultades tradicionales de la WNN de convergencia rápida al punto infinitesimal local, baja velocidad y rendimiento de aproximación deficiente. El número de nodos de la capa oculta se determina utilizando una técnica de ajuste autoadaptativa. La red neuronal wavelet (WNN) se acopla con el método del gradiente conjugado escalado (SCG) para aumentar la viabilidad y precisión del modelo de predicción de asentamientos en ingenier

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Predicción de asentamiento; Ingeniería de suelos blandos; Red neuronal wavelet; Selección de parámetros; Técnicas de entrenamiento del sistema; Gradiente conjugado escalado
• Keywords:Settlement prediction; Soft soil engineering; Wavelet neural network; Parameter selection; System training techniques; Scaled conjugate gradient