基于BP神经网络的改良黄土强度参数预测.pdf

【基于BP神经网络的改良黄土强度参数预测】 在土木工程领域，黄土作为常见的地基材料，其力学参数（如内摩擦角和黏聚力）对于工程稳定性至关重要。然而，黄土的高压缩性、湿陷性和较低的强度特性使其在工程应用中面临诸多挑战。为了改善这些特性，研究人员选用了一种新型固化材料SH来改良黄土，期望通过化学反应增强黄土的力学性能。 BP（Backpropagation）神经网络是一种广泛应用的监督式机器学习算法，尤其在非线性数据建模方面表现出色。在这个研究中，BP神经网络被用于预测含水率对改良黄土力学参数的影响。通过对室内土工试验数据的学习和测试，研究人员构建了神经网络模型，以分析不同含水率下改良黄土的力学参数变化。 研究表明，当神经网络的隐含层采用正切激活函数（tansig）和输出层采用对数激活函数（logsig），并且隐含层神经元数量为9时，训练次数最少且模型误差最小。这表明这种配置能够有效地捕捉黄土力学参数与含水率之间的复杂关系。 通过BP神经网络建立的非线性预测模型，可以准确预测改良黄土的内摩擦角和黏聚力。模型预测结果显示，内摩擦角的平均误差仅为0.5%，而黏聚力的平均误差稍大，为7.74%。尽管黏聚力的预测精度略低于内摩擦角，但整体误差仍较小，并且均在土工试验允许的误差范围内，证明了使用BP神经网络进行力学参数预测的合理性与可行性。 这一研究成果不仅为黄土改良技术提供了理论支持，也为工程实践中黄土力学参数的快速评估提供了新方法。通过BP神经网络的预测模型，工程师可以在不进行大量现场或实验室试验的情况下，预测改良黄土在不同条件下的力学性能，从而优化设计和施工方案，提高工程效率和安全性。 该研究通过深度学习中的BP神经网络技术，成功地解决了改良黄土力学参数预测的问题，展现了机器学习在土木工程领域的广阔应用前景。结合固化材料的应用，可以预见，未来黄土工程的性能将得到显著提升，同时也为类似地质条件下的其他工程项目提供了借鉴。