黄土湿陷性的智能化评价
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煤炭工业西安设计研究院科研基金资助


Intelligent Evaluation of Loess Collapsibility
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    摘要:

    提出了用数据挖掘中的预测技术进行黄土湿陷性评价。根据实际工程资料建立黄土物理力学数据库,用BP算法建立预测模型。实例分析表明,预测湿陷系数所得的湿陷量计算值精度可达89%,这说明黄土湿陷性的智能化评价方法具有可行性和实用性。

    Abstract:

    This paper presents a method for assessment of loess collapsibility using the data mining technology.Coefficients of collapsibilities are predicted using the method.The database should be created based on practical engineering,and a prediction model,built with the BP neural network.The predicted loess collapse settlement is compared with the measured loess collapse settlement.Results show that prediction precision of collapse settlement is up to 89% for a specific project case.This indicates that the intelligent method of evaluating loess collapsibility is very useful in engineering

    参考文献
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    引证文献
引用本文

井彦林,仵彦卿,崔中兴,宋学庆,李寅良.黄土湿陷性的智能化评价[J].水土保持通报,2006,(1):53-56

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  • 收稿日期:2005-09-19
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  • 在线发布日期: 2014-11-26
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