基于GA-BP神经网络的粗粒土渗透系数预测.pdf

"基于GA-BP神经网络的粗粒土渗透系数预测" 本文提出了一种基于GA-BP神经网络的粗粒土渗透系数预测方法，以解决粗粒土渗透性能受颗粒级配、密实程度等因素影响而呈现明显差异的问题。该方法通过收集并整理93组粗粒土数据，以全级配（d10 ~ d100）和孔隙比作为BP神经网络的输入变量，利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值与阀值，构建基于BP神经网络和遗传算法的粗粒土渗透系数预测模型。 GA-BP神经网络是一种结合遗传算法和BP神经网络的hybrid算法，通过遗传算法优化BP神经网络的初始权值与阀值，提高了网络模型的泛化性能和收敛速度。该模型通过55次迭代之后精度满足要求，87组训练样本预测结果的平均相对误差为5%，其中有75%的样本相对误差小于平均相对误差；6组检测样本预测结果的平均相对误差为6.39%，该网络模型泛化性能良好。 本文的主要贡献在于，提出了一个基于GA-BP神经网络的粗粒土渗透系数预测模型，该模型能够较好地预测粗粒土的渗透系数，且收敛速度、预测精度及泛化性能均优于标准的BP神经网络模型。该模型可以为岩土工程、水利工程等领域提供一个有效的渗透系数预测工具。 关键词：粗粒土；渗透系数；BP神经网络；遗传算法；孔隙比；级配 本文的研究结果表明，基于GA-BP神经网络的粗粒土渗透系数预测模型具有良好的泛化性能和预测精度，可以为岩土工程、水利工程等领域提供一个有效的渗透系数预测工具。该模型可以考虑到颗粒级配、孔隙比等多个因素的影响，能够较好地预测粗粒土的渗透系数。 本文还对粗粒土的渗透性能进行了分析，讨论了颗粒级配、孔隙比等因素对渗透系数的影响。研究表明，颗粒级配和孔隙比是影响粗粒土渗透系数的两个主要因素。因此，如何准确预测粗粒土的渗透系数，对于相关工程的渗透分析、防渗设计具有重要意义。 本文提出的基于GA-BP神经网络的粗粒土渗透系数预测模型是一种有效的预测工具，可以为岩土工程、水利工程等领域提供一个重要的参考依据。