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以14个典型样本建立BP人工神经网络模型进行学习,预测4组不同级配的粒组样本的渗透系数。结果证实该模型能很好地反映出土体本身的结构（分选性和粘粒含量）对渗透系数的影响,预测值表现出不同颗粒粒径分布对渗透系数影响的非线性特征,比常见计算公式得出的计算值更接近于自然状态下的真实值。
粒度粒径分布与渗透系数关系的BP网络分析
【摘 要】
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以14个典型样本建立BP人工神经网络模型进行学习,预测4组不同级配的粒组样本的渗透系数。结果证实该模型能很好地反映出土体本身的结构（分选性和粘粒含量）对渗透系数的影响,预
【机 构】
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皖北煤电集团公司五沟煤矿
【出 处】
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安徽建筑工业学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2010年5期
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