基于BP神经网络的富水砂层渣土改良试验效果预测

在地铁隧道建设过程中，渣土改良效果是影响盾构掘进速度的关键因素。为确保盾构顺利掘进，以坍落度试验、渗透试验和电阻率测试的结果作为数据样本集，根据深度学习领域常用的数据划分方法将训练集、验证集和预测集按照6∶2∶2进行划分，基于BP神经网络建立渣土改良效果的预测模型，对南昌地区富水砂层进行渣土改良效果预测，并将预测值和实际值进行对比分析。研究结果表明： 坍落度、渗透系数、内摩擦角在模型学习过程中的平均预测值分别为1728 mm、3355×10-6 cm/s、216°，相对误差平均值分别为176%、453%和360%； 预测集的输出结果与实测值的部分数据重合，三者的平均误差均在5%以内，可决系数R2值分别为088、090和085，表明该神经网络结构属于高精度模型。预测结果的误差均在现场渣土改良的允许误差范围内，可见BP神经网络模型能够对渣土改良的效果进行精准预测。