基于BP神经网络的客土喷播边坡侵蚀模数预测模型研究

作     者：李灿 周海清 宋强辉 Li Can;Zhou Haiqing;Song Qianghui

作者机构：陆军勤务学院军事设施系岩土力学与地质环境保护重庆市重点实验室重庆401331 重庆地质矿产研究院重庆400042 

基　　金：国家自然科学基金项目(No.51408603) 重庆市自然科学基金项目资助(cstc2017shmsA0581) 重庆市博士后科研项目特别资助(Xm2017006) 重庆市国土资源和房屋管理局科技计划项目(KJ-2017019) 

出 版 物：《粉煤灰综合利用》 (Fly Ash Comprehensive Utilization)

年 卷 期：2019年第33卷第3期

页      码：8-12,17页

摘      要：采用BP神经网络能够合理解决边坡泥沙侵蚀的非线性输入输出问题,以室内试验获得的54组冲刷试验数据为依托,Matlab软件为平台,搭建拓扑结构为(3,3,1)的BP神经网络预测模型,输入层为降雨强度、坡率、降雨历时,隐含层节点数3,输出层为泥沙侵蚀模数。通过权值矩阵考察各影响因素对泥沙侵蚀模数显著性影响;对测试集样本的真实值与预测值比较,验证预测模型的精确性。研究结果表明:影响因素显著性排序为:降雨历时>坡率>降雨强度,其中降雨历时显著性量化指标为1.35,远远大于坡率和降雨强度;预测模型90%样本预测值与真实值相对误差小于10%,决定系数R^2=0.98,说明建立的BP神经网络对于客土喷播边坡泥沙侵蚀模数预测具有较好的精确性。研究结果一定程度上能够为客土喷播工程实践与设计提供理论指导。

主 题 词：客土喷播 侵蚀模数 神经网络 显著性 

学科分类：081401[081401] 08[工学] 0814[工学-地质类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1005-8249.2019.03.003

馆 藏 号：203695608...