基于BP神经网络的黄土湿陷起始压力的预测

• 作者: 张婉 张爱军 邢义川 陈佳玫
• 来源期刊: 中国水利水电科学研究院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 湿陷起始压力 物性指标 人工神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 254-259
• 页数: 6页
• 分类号: TU444
• 字数: 4464字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13244/j.cnki.jiwhr.2016.04.003

摘要

黄土的湿陷起始压力是评价黄土湿陷性的重要指标之一.影响黄土湿陷起始压力的因素有很多,且各因素间并非独立,通过分析各物性指标间的相关性确定塑性指数、含水率、干密度作为影响黄土湿陷起始压力的因素.本文提出并建立了黄土湿陷起始压力的人工神经网络预测模型,选取新疆伊犁地区黄土的数据作为神经网络模型的学习和预测样本,将神经网络模型的预测结果与实际结果对比可知二者误差小于10％.利用陕西彬县黄土数据验证了网络模型的通用性,说明用人工神经网络方法计算黄土湿陷起始压力准确、可靠,建立了一种计算湿陷起始压力的新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢义川		58	735	15.0	25.0
2	张爱军	西北农林科技大学水利与建筑工程学院	81	1104	16.0	31.0
3	张婉	西北农林科技大学水利与建筑工程学院	2	13	2.0	2.0
4	陈佳玫	西北农林科技大学水利与建筑工程学院	2	13	2.0	2.0