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이재호 (메카지오텍) 김영수 (국립경북대학교) 문홍득 (국립진주산업대학교) 손영주 (국립진주산업대학교)
저널정보
한국지반환경공학회 한국지반환경공학회 학술발표회논문집 2010년 한국지반환경공학회 학술발표회 논문집 지반환경 및 사면안정 기술
발행연도
2010.5
수록면
157 - 164 (8page)

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Successful design and construction of geotechnical structure in soft ground demands prediction and stability estimation of settlement with high accuracy. It is important to predict and to estimate the compression index of soil for predicting of ground settlement. Laboratory and field tests have been and are indispensable tools to achieve this goal. In this paper, Artificial Neural Networks (ANNs) model with Levenberg-Marquardt Algorithm and field database were used to predict compression index of soil in Korea. The ANNs model were proposed in this study to estimate the compression index, using multiple soil properties.

목차

SYNOPSIS
1. 서론
2. 인공신경망의 개요
3. 획득된 데이터베이스의 특성 분석
4. 압축지수의 추정을 위한 인공신경망 모델
5. 결론
참고문헌

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