首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于BP神经网络冻土强度预测模型研究
引用本文:贺俊,杨平,董朝文.基于BP神经网络冻土强度预测模型研究[J].路基工程,2011,0(3):54-57.
作者姓名:贺俊  杨平  董朝文
作者单位:1.南京林业大学土木工程学院, 南京 210037
基金项目:江苏省“六大人才高峰”资助项目; 苏州市科技局专项课题(ZXJ0802)
摘    要:人工冻结法已作为苏州地铁连通道施工的辅助工法之一,但目前尚缺乏与设计配套的苏州地区冻土强度归一化参数,以人工神经网络为基本工具,利用其强大的非线性映射能力,综合考虑温度、含水率、干密度等影响因素指标对苏州地铁典型冻土抗压强度的影响,建立了抗压强度预测模型。结果表明,BP网络具有较高的求解能力,预测值与实测值接近,其精度远高于其他方法,且简单实用,这为获取试验中无法实现的参数值提供了新的途径。

关 键 词:BP  神经网络    抗压强度    温度    含水率    干密度
收稿时间:2019-11-06

Study on Prediction Model of Frozen Soil Strength Based on Back-propagation Neural Network
Authors:HE Jun  YANG Ping  DONG Chao-wen
Institution:HE Jun1,YANG Ping1,DONG Chao-wen2(1.College of Civil Engineering,Nanjing Forestry University,Nanjing 210037,China,2.Suzhou Subway Co.,Ltd.,Suzhou 215003,Jiangsu,China)
Abstract:Artificial freezing method has been used in Suzhou subway interconnecting channel construction as an auxiliary technique.However,there is no normalized parameter about frozen soil strength in Suzhou area for design at present.Therefore,a prediction model is established in this paper considering the influence of temperature,water content and dry density on typical frozen soil strength in Suzhou subway using artificial neural network to map the non-linearity among these influencing factors.The result shows th...
Keywords:back-propagation neural network  compressive strength  temperature  water content  dry density  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《路基工程》浏览原始摘要信息
点击此处可从《路基工程》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号