《表2 RBF网络输入和输出参数》

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《循环荷载作用下气泡轻质土动强度及预测模型》

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采用Matlab软件进行程序编写，建立RBF网络，步骤为:定义样本→划分训练和测试样本→扩大样本数量→创建网络→测试→计算拟合度。首先，根据气泡轻质土静力无侧限抗压强度和动力循环试验结果（见表2），将输入矩阵定义为3×20矩阵，输出矩阵定义为1×20向量，并将4～20号数据作为训练集，1～3号数据作为测试集；然后，通过二维三次插值函数将训练集17个样本扩至100个，以充分利用训练样本。创建RBF网络时，通过调整误差目标和扩散因子，使神经网络既具有较强的非线性映射能力，又具有较高的计算效率。经反复调试，当误差目标取为0.1、扩散因子取为0.96、隐藏层节点数取为49时，RBF网络最适于计算此模型。确定隐藏层节点个数后，利用建立完成的RBF网络对测试集样本进行测试。