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摘要:
针对不同颗粒粒径分布对渗透系数影响的非线性特征,利用BP人工神经网络模型,对14个典型样本进行学习并预测4组不同级配的粒组样本的渗透系数,结果证实该模型能很好地反映出分选性和粘粒含量对渗透系数的影响,运用神经网络预测的渗透系数充分考虑到土体本身的结果。因此,预测值应较现有的计算公式得出的计算值更接近于自然状态下的真实值。
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文献信息
篇名 粒度分析与渗透系数关系的BP网络分析
来源期刊 山西建筑 学科 工学
关键词 BP人工神经网络 渗透系数 颗粒级配
年,卷(期) 2012,(35) 所属期刊栏目 岩土工程·地基基础
研究方向 页码范围 80-82
页数 3页 分类号 TU411
字数 2539字 语种 中文
DOI
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1 王耀 5 5 1.0 2.0
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节点文献
BP人工神经网络
渗透系数
颗粒级配
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山西建筑
半月刊
1009-6825
14-1279/TU
大16开
山西省太原市
22-105
1975
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