基于BP神经网络的膨胀土判别分级方法研究

• 作者: 杨娱琦 朱晟
• 来源期刊: 水力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 膨胀土 判别分级 分级指标 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 地质与勘测
• 页码范围: 24-29,93
• 页数: 7页
• 分类号: TU443(241)
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0559-9342.2022.03.006

摘要

以安康膨胀土为研究对象,选用粘粒含量、粉粒含量、液限和塑性指数4个分级指标,建立了两层无偏置的BP神经网络模型,研究膨胀土的判别分级问题.结果 表明,该模型学习效果良好,能准确预测未知样本的膨胀性;对于安康膨胀土,粘粒含量和粉粒含量对分级结果影响较大,而液限和塑性指数影响较小;相比于传统的指标分级法,该模型具有较好的容错能力,可有效减小指标测量误差对分级结果的影响;BP神经网络用于膨胀土的判别分级是合理可行的,具有一定的推广与应用价值.