文献类型：期刊文章

作　　者：蒋建平[1] 章杨松[2] 阎长虹[3] 高广运[4]

机构地区：[1]上海海事大学海洋环境与工程学院,上海201306 [2]南京理工大学土木工程系,江苏南京210094 [3]南京大学地球科学系,江苏南京210093 [4]同济大学土木及地下工程教育部重点实验室,上海200092

出　　处：《中南大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50678128);上海市教委科研创新项目(09YZ250);上海海事大学科研基金资助项目(2009160);洪口;海岸及近海工程校重点学科项目(2009445878)

年　　份：2010

卷　　号：41

期　　号：2

起止页码：722-727

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20102413003161)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了寻求基于多个常规物理参数间接得到土变形参数的途径，根据几个实际工程中的土工试验数据，利用BP神经网络方法对土压缩指数进行预测。选取土塑性指数、含水量、孔隙比、密度这4个常规物理参数作为影响土压缩指数的主要因素，得出土压缩指数的BP神经网络预测模型。结果表明：训练BP神经网络时，49组自变量数据中土压缩指数的BP神经网络拟合值与实测值的相对误差为-3．5139380％-1．5704225％，相对误差绝对值的平均值为0．91548％；10组自变量数据中土压缩指数的BP神经网络预测值与实测值的相对误差为-1．8055210％～6．0124173％，相对误差绝对值的平均值为3．32940％。可见，本文建立的基于4个物理参数的土压缩指数BP神经网络预测模型是可行的。

关 键 词：土压缩指数  BP神经网络 预测  常规物理参数  

分 类 号：TU411]