基于PCA-BPNN的膨胀土自由膨胀率预测

• 作者: 吕祖保 王利华 罗菊 陈志强
• 来源期刊: 人民长江
• 学科: 地球科学
• 关键词: 主成分分析 BP神经网络 膨胀土 自由膨胀率
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 地质与勘测
• 页码范围: 21-24
• 分类号: P642
• 字数: 3486字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4179.2011.10.006

摘要

为了准确地对膨胀土进行分类,将主成分分析方法(PCA)和BP神经网络方法(BPNN)相结合,进行膨胀土自由膨胀率预测研究.首先,对影响自由膨胀率的几个物性指标数据进行主成分分析,得到主成分数据序列;然后,根据主成分数据序列建立输入样本并应用BP神经网络进行训练,得到PCA-BPNN预测结果,从而预测自由膨胀率.采用南阳膨胀土数据进行实例分析,结果表明,该模型比单一BP神经网络预测方法的效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王利华		5	9	2.0	2.0
2	吕祖保		1	3	1.0	1.0
3	陈志强	中国地质大学工程学院	6	23	3.0	4.0