首页 > 期刊 > 自然科学与工程技术 > 工程科技II > 铁路运输 > 路基工程 > 基于带约束BP神经网络的黄土湿陷系数预测模型研究 【正文】

基于带约束BP神经网络的黄土湿陷系数预测模型研究

苏芮; 王旭; 蒋代军; 刘德仁; 何菲; 韩高孝 兰州交通大学土木工程学院; 兰州730070; 甘肃省道路桥梁与地下工程重点试验室; 兰州730070
  • 湿陷系数
  • q3黄土
  • 影响因素分析
  • 带约束bp神经网络
  • 预测模型

摘要:通过现场试验和室内试验得到某黄土场地Q3黄土的湿陷系数及相关物理力学参数,分析了黄土湿陷系数与其主要物理力学影响因素之间相关性。针对室内试验数据具有离散性较强的特点,基于传统BP神经网络模型进行改进,建立了带约束的BP神经网络模型并对黄土的湿陷系数进行预测。结果表明:湿陷系数与含水率、天然密度、饱和度成负相关,与压缩系数和孔隙比成正相关;带约束的BP神经网络模型可以定量保证预测结果的准确性,其预测误差在10%以内。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

投稿咨询 文秘咨询

路基工程

  • 预计1个月内 预计审稿周期
  • 0.47 影响因子
  • 交通 快捷分类
  • 双月刊 出版周期

主管单位:中国铁路工程总公司;主办单位:中铁二局集团有限公司;西南交通大学;中铁二院工程集团有限责任公司

我们提供的服务

服务流程: 确定期刊 支付定金 完成服务 支付尾款 在线咨询