考虑地形与降雨因素的植被混凝土边坡侵蚀量研究

• 作者: 周海清 彭岳 李灿 王庆鑫 赵尚毅
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: 植被混凝土 坡面侵蚀 侵蚀模数 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 水利水电工程
• 页码范围: 96-99
• 页数: 4页
• 分类号: TU42
• 语种: 中文

摘要

利用室内模型植被混凝土边坡冲刷试验数据54组,建立BP神经网络模型,输入层采用3节点,对应3个受制因子(降雨强度、坡率、降雨历时),隐含层节点数4,输出层为l节点,输出侵蚀模数.样本数据随机分成44组训练样本与10组测试样本,通过建立的神经网络训练学习,对测试样本的计算值与真实值比较,验证计算模型的合理性;同时根据权值矩阵分析受制因子的影响显著性.研究结果表明,大部分样本数据真实值与计算值相对误差小于10％,决定系数R2=0.960,说明BP神经网络能很好应用于植被混凝土边坡泥沙侵蚀模型的计算预估中;受制因子显著性排序为降雨强度＞降雨历时＞坡率,其中降雨强度显著性为2,远大于降雨历时与坡率.该结果在一定程度上能够对植被混凝土边坡施工与设计提供参考.