【摘 要】
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针对粗粒土渗透性能受颗粒级配、密实程度等因素影响而呈现明显差异,提出一种粗粒土渗透系数预测方法。收集并整理得到93组粗粒土数据,以全级配(d10~d100)和孔隙比作为BP神经
【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,防灾减灾湖北省重点实验室（三峡大学）,三峡地区地质灾害与生态环境湖北省协同创新中心,嘉兴市规划设计研究院有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFC0504902-05);国家自然科学基金项目资助项目(51678348,51708333);湖北省自然科学基金重点实验室资助项目(2016CFA085)
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针对粗粒土渗透性能受颗粒级配、密实程度等因素影响而呈现明显差异,提出一种粗粒土渗透系数预测方法。收集并整理得到93组粗粒土数据,以全级配(d10~d100)和孔隙比作为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粗粒土渗透系数预测模型。结果表明:该GA-BP神经网络经过55次迭代之后精度满足要求; 87组训练样本预测结果的平均相对误差为5. 10%,其中有75%的样本相对误差小于平均相对误差; 6组检测样本预测结果的平均相对误差为6. 39%,该网
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