文件名称：BP神经网络在地基土压缩指数预测中的应用 (2010年)
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更新时间：2024-07-07 18:24:41
自然科学 论文
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-3.513 938 0％～1.570 422 5％，相对误差绝对值的平均值为0.915 48％；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