基于BP神经网络的盐胀量的预测方法
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作者:
作者单位:

空军工程大学航空航天工程学院,空军工程大学航空航天工程学院,空军工程大学航空航天工程学院,中铁第一勘察设计院

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通讯作者:

中图分类号:

TU448

基金项目:


The prediction of salt expansion based on BP neural network
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:College of Aeronautics and Astronautics Engineering,Air Force Engineering University,Xi’an,:College of Aeronautics and Astronautics Engineering,Air Force Engineering University,Xi’an,China Railway First Survey and Design Group Co

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    摘要:

    为了研究盐胀量与含水量、含盐量、干密度以及上覆荷载之间的关系,自主设计了硫酸盐渍土的定量增湿盐胀试验并在试验结果的基础上采用BP神经网络对盐胀量进行了预测。经验证发现采用BP神经网络对不同含水量、含盐量、干密度和上覆荷载等级条件下盐胀量的预测值和试验实测值有较高的拟合度。证明了运用BP神经网络对盐胀量进行预测这一方法是可行的,从而为盐胀量的预测提供了一个新的研究思路和方法。

    Abstract:

    In order to study the relationship between the salt expansion amount and moisture content ,salt content ,dry density ,the overlying load, we design the sulfate saline soil salt expansion test quantitative humidifying independently and make use of the BP neural network to forecast the amount of salt expansion on the basis of the experimental results .We found that the prediction value that the adaption of BP neural network to different moisture content, salt content, dry density and overlying load level condition is near to the actual value. We prove that it is feasible to use the BP neural network to predict the amount of salt expansion, which offers a new idea to predict salt expansion.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张龙,顾强康,张仁义,等. 基于BP神经网络的盐胀量的预测方法[J]. 科学技术与工程, 2015, 15(10): .
Zhang Long, Gu Qiangkang, Zhang Renyi, et al. The prediction of salt expansion based on BP neural network[J]. Science Technology and Engineering,2015,15(10).

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  • 收稿日期:2014-11-05
  • 最后修改日期:2014-12-11
  • 录用日期:2014-12-29
  • 在线发布日期: 2015-04-07
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