基于带约束BP神经网络的黄土湿陷系数预测模型研究

• 作者: 何菲 刘德仁 王旭 苏芮 蒋代军 韩高孝
• 来源期刊: 路基工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 湿陷系数 Q3黄土 影响因素分析 带约束BP神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 论述
• 页码范围: 14-18
• 页数: 5页
• 分类号: U416.1+69
• 字数: 4881字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13379/j.issn.1003-8825.2019.03.03

摘要

通过现场试验和室内试验得到某黄土场地Q3黄土的湿陷系数及相关物理力学参数,分析了黄土湿陷系数与其主要物理力学影响因素之间相关性.针对室内试验数据具有离散性较强的特点,基于传统BP神经网络模型进行改进,建立了带约束的BP神经网络模型并对黄土的湿陷系数进行预测.结果 表明:湿陷系数与含水率、天然密度、饱和度成负相关,与压缩系数和孔隙比成正相关;带约束的BP神经网络模型可以定量保证预测结果的准确性,其预测误差在10％以内.