基于PCA-BPNN的膨胀土自由膨胀率预测

摘要：

为了准确地对膨胀土进行分类,将主成分分析方法(PCA)和BP神经网络方法(BPNN)相结合,进行膨胀土自由膨胀率预测研究.首先,对影响自由膨胀率的几个物性指标数据进行主成分分析,得到主成分数据序列;然后,根据主成分数据序列建立输入样本并应用BP神经网络进行训练,得到PCA-BPNN预测结果,从而预测自由膨胀率.采用南阳膨胀土数据进行实例分析,结果表明,该模型比单一BP神经网络预测方法的效果更好.

关键词：主成分分析、BP神经网络、膨胀土、自由膨胀率

所属期刊栏目：42

分类号：P642(水文地质学与工程地质学)

在线出版日期：2011-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：21-24