【摘 要】
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建立砾类土最大干密度预估模型,为控制砾类土工程填筑压实质量、选取满足工程压实性能要求的砾类土提供最大干密度预估参考。颗粒级配是决定砾类土最大干密度的关键因素,收集
【机 构】
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三峡大学三峡库区地质灾害教育部重点实验室,三峡大学防灾减灾湖北省重点实验室,三峡地区地质灾害与生态环境湖北省协同创新中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0504902-05),湖北省自然科学基金重点实验室项目(2016CFA085),长江科学院开放研究基金项目(CKWV2015208KY),三峡大学学位论文培优基金项目(2018SSPY029)
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建立砾类土最大干密度预估模型,为控制砾类土工程填筑压实质量、选取满足工程压实性能要求的砾类土提供最大干密度预估参考。颗粒级配是决定砾类土最大干密度的关键因素,收集并整理得到92组砾类土数据,以全级配(d10—d100)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砾类土最大干密度预估模型,并将其与BP神经网络进行对比。86组训练样本预估结果的平均相对误差为0.54%,决定系数为0.983;6组检测样本预估结果的平均相对误差为0.57%,该网络模型泛化性能良好。采用GA-BP神经网络,由全级配能较好地预估砾类土最大干密度,收敛速度、预估精度及泛化性能均优于标准的BP神经网络模型。
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