左天雄2006-07-252018-07-092006-07-252018-07-092004http://ntur.lib.ntu.edu.tw//handle/246246/2843本研究針對土層剪力波速分析，分別以標準貫 入試驗(SPT)及圓錐貫入試驗(CPT)所得之土壤參 數，以及懸盪式井測資料擷取系統（suspension PS logger）及電子震測錐貫入試驗(SCPT)所量測之土 層剪力波速，進行倒傳遞類神經網路模式研究，更 以螞蟻演算法取代傳統人工試誤方式，自動化、最 佳化、有效率地決定倒傳遞類神經網路之結構。Using optimizing back-propagation neural networks (BPNN) with ant colony optimization algorithms , the shear wave velocity of soil stratum may be accessed by the parameters obtained from suspension PS logger tests and and electronic seismic cone penetration tests (SCPT) ,respectively.application/pdf316695 bytesapplication/pdfzh-TW國立臺灣大學土木工程學系暨研究所剪力波速螞蟻演算法(ACO)貫入試驗倒傳遞類神經網路(BPNN)shear wave velocityant colony optimization algorithms(ACO)penetration testsbackpropagation neural networks (BPNN)reporthttp://ntur.lib.ntu.edu.tw/bitstream/246246/2843/1/922211E002046.pdf