基于数据挖掘技术的黄土湿陷性评价

• 作者: 井彦林 仵彦卿 侯晓涛 杨丽娜
• 来源期刊: 西北农林科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 黄土湿陷性 数据挖掘技术 主成分分析 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 水利与建筑工程
• 页码范围: 130-134
• 页数: 5页
• 分类号: TU444|TB11
• 字数: 5653字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-9387.2006.04.031

摘要

为了运用数据挖掘技术进行黄土湿陷性评价,根据实际工程资料建立了黄土物理力学数据库,用主成分分析法对原数据进行压缩,用压缩后的新变量依据人工神经网络理论建立了预测模型,用BP算法进行了模型的校正及预测.工程实例分析表明,预测湿陷系数与试验值所得湿陷系数的湿陷量计算值相比,准确率可达96%以上,说明这种智能化评价方法具有可行性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	仵彦卿	西安理工大学岩土所	67	1709	19.0	39.0
5	杨丽娜	西安理工大学岩土所	4	32	3.0	4.0
6	井彦林	西安理工大学岩土所	8	73	6.0	8.0
10	侯晓涛		2	22	2.0	2.0