厦门砂土液化综合判别：广义回归神经网络的应用

本文主要探讨了基于广义回归神经网络的砂土液化综合判别方法，针对厦门地区的大量钻孔试验数据进行了深入分析。研究首先利用规范法和Seed法对该区域的饱和砂土进行了液化判别，这两种方法在地质工程中是常用且具有标准化的液化判别准则。规范法通常依据土壤的物理性质和地震动参数来判断土体的液化可能性，而Seed法则考虑了土的颗粒级配、孔隙水压力等因素。 在收集到的数据中，研究人员选择了那些两种方法判别结果一致的部分作为训练和测试样本，目的是验证标准方法和Seed法的有效性。然而，对于判别结果存在分歧的数据，他们引入了广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network, GRNN）这一强大的机器学习工具进行二次判别。GRNN是一种非线性统计建模技术，它能够通过学习训练样本中的模式，预测未知数据的特性，尤其在处理复杂非线性关系方面表现出色。 实验结果显示，广义回归神经网络在砂土液化判别上的表现优异，其预测准确度高，证明了这种方法的有效性和实用性。综合应用规范法、Seed法和GRNN进行判别，显著提高了饱和砂土液化的识别精度，这不仅有利于该地区地质灾害的预防，也为其他地区的砂土液化判别提供了科学依据和参考模板。 值得注意的是，这项工作强调了跨方法融合的重要性，即通过结合不同判别技术，可以提高整体判别结果的可靠性。这对于地质工程师和研究人员来说，是一个有价值的实践案例，特别是在处理复杂地质条件下砂土液化问题时，多角度、多层次的评估方法可以显著提升灾害风险预警的准确性。 本研究不仅推动了砂土液化判别技术的发展，也为地质工程领域内的液化风险评估提供了一种创新和改进的方法，有助于提升地质灾害防控的科学性和有效性。