陈佳玫，张爱军，邢义川，张婉

（1.西北农林科技大学水利与建筑工程学院，陕西杨凌712100；2.中国水利水电科学研究院，北京100048）

基于BP神经网络的黄土湿陷起始压力的预测

陈佳玫1，张爱军1，邢义川2，张婉1

（1.西北农林科技大学水利与建筑工程学院，陕西杨凌712100；2.中国水利水电科学研究院，北京100048）

黄土的湿陷起始压力是评价黄土湿陷性的重要指标之一。影响黄土湿陷起始压力的因素有很多，且各因素间并非独立，通过分析各物性指标间的相关性确定塑性指数、含水率、干密度作为影响黄土湿陷起始压力的因素。本文提出并建立了黄土湿陷起始压力的人工神经网络预测模型，选取新疆伊犁地区黄土的数据作为神经网络模型的学习和预测样本，将神经网络模型的预测结果与实际结果对比可知二者误差小于10%。利用陕西彬县黄土数据验证了网络模型的通用性，说明用人工神经网络方法计算黄土湿陷起始压力准确、可靠，建立了一种计算湿陷起始压力的新方法。

湿陷起始压力；物性指标；人工神经网络；预测

1 研究背景

我国的黄土分布面积居世界首位。黄土的湿陷性是黄土最重要的工程特性之一，许多建构筑物都因为黄土湿陷而破坏，产生了重大影响。在工程实践中，为了评价分析黄土的湿陷性，需进行大量湿陷试验，试验工作量通常很大，费时费力，且测试结果随着试样的不均匀性，以及试验条件和测试技术不同，变化幅度较大，精度有限［1］。因此需要人们对已有资料统计分析，并建立相应的模型，以期能够对未来样本准确地预测。……