【摘 要】
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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
【机 构】
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孝感市公路管理局,中国地质大学工程学院,水利部岩土力学与工程重点实验室
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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。
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