基于数据挖掘技术的黄土湿陷性评价
2006-04-25分类号:TU444
【部门】西安理工大学岩土所 西安理工大学岩土所 西安理工大学岩土所 中国建筑西北设计研究院 陕西西安710048 煤炭工业西安设计研究院 陕西西安710054 陕西西安710048 上海交通大学环境科学与工程学院 上海200240 陕西西安710048 陕西西安710003
【摘要】为了运用数据挖掘技术进行黄土湿陷性评价,根据实际工程资料建立了黄土物理力学数据库,用主成分分析法对原数据进行压缩,用压缩后的新变量依据人工神经网络理论建立了预测模型,用BP算法进行了模型的校正及预测。工程实例分析表明,预测湿陷系数与试验值所得湿陷系数的湿陷量计算值相比,准确率可达96%以上,说明这种智能化评价方法具有可行性和实用性。
【关键词】黄土湿陷性 数据挖掘技术 主成分分析 BP神经网络
【基金】国家自然科学基金项目(10572090)
【所属期刊栏目】西北农林科技大学学报(自然科学版)
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