文献类型：期刊文章

作　　者：江长通[1] 王红肖[2] 王银梅[1] 朱雪芳[1]

机构地区：[1]太原理工大学水利科学与工程学院,山西太原030024 [2]石家庄市水利水电勘测设计研究院,河北石家庄050011

出　　处：《人民黄河》

基　　金：山西省自然科学基金资助项目(2010011029-2)

年　　份：2018

卷　　号：40

期　　号：1

起止页码：115-117

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

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。

关 键 词：固化剂 BP神经网络 力学参数  黄土

分 类 号：TU444]