基于BP神经网络的改良黄土强度参数预测

• 作者: 朱雪芳 江长通 王红肖 王银梅
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 工学
• 关键词: 固化剂 BP神经网络 力学参数 黄土
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 工程建设管理
• 页码范围: 115-117
• 页数: 3页
• 分类号: TU444
• 字数: 3258字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2018.01.027

摘要

选用新型固化材料SH改良黄土,以室内土工试验数据为学习样本和测试样本,通过BP神经网络模型就含水率对改良黄土力学参数的影响进行了预测分析,结果表明:隐含层函数为正切tansig函数、输出层为对数logsig函数、隐含层神经元数为9时训练次数最少,模型误差最小;根据试验数据建立了非线性预测模型,预测结果与试验数值基本吻合,内摩擦角的平均误差为0.5%,黏聚力的平均误差为7.74%,内摩擦角的预测效果优于黏聚力的,但整体误差较小,且都在土工试验允许误差范围内,可见将BP神经网络应用到力学参数的预测中是合理的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王银梅	太原理工大学水利科学与工程学院	38	651	15.0	25.0
2	江长通	太原理工大学水利科学与工程学院	3	13	2.0	3.0
3	王红肖		3	7	2.0	2.0
4	朱雪芳	太原理工大学水利科学与工程学院	3	13	2.0	3.0