基于神经网络模型胶凝砂砾石渗透性能研究

韩立炜; 陈明

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230454

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基于神经网络模型胶凝砂砾石渗透性能研究

更新时间：2026-02-25

- 基于神经网络模型胶凝砂砾石渗透性能研究
- Issue 3, Pages: 110-114(2024)
- 作者机构：
  
  华北水利水电大学水利学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230454
  CLC： TV223.4
- Published：2024
- 稿件说明：
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韩立炜, 陈明. 基于神经网络模型胶凝砂砾石渗透性能研究[J]. 2024, (3): 110-114.
DOI：

韩立炜, 陈明. 基于神经网络模型胶凝砂砾石渗透性能研究[J]. 2024, (3): 110-114. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230454.

摘要

以胶凝砂砾石（CSG）为例，通过119组试验试块进行渗透试验测定，形成了CSG的28天渗透系数的数据集。数据集中有119组渗透系数数据，其中最小值为3.41×10

-5

cm/s

最大值为27.812×10

-5

cm/s。数据主要集中在3×10

-5

～22×10

-5

cm/s范围内，约占总样本数的97%。根据箱线图确定去除异常值并通过偏态峰度检验、K-S检验和分布图结果，可认为CSG材料的渗透系数数据服从正态分布规律。在此基础上，使用BP和GABP神经网络模型进行渗透系数预测，并对两种模型的预测精度进行比较。结果表明，GABP估计模型的精度略优于BP模型。CSG渗透系数实际值与预测值吻合较好，说明预测效果较好。

Abstract

关键词

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