优化算法对BP神经网络预测粗粒土渗透系数精度的影响

赵佃文; 杨春峰; 晏晓彤; 张衡

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250824

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优化算法对BP神经网络预测粗粒土渗透系数精度的影响

更新时间：2026-04-25

- 优化算法对BP神经网络预测粗粒土渗透系数精度的影响
- Vol. 44, Issue 4, Pages: 38-42+32(2026)
- 作者机构：
  
  1. 沈阳大学建筑工程学院
  2. 东北地质科技创新中心
  3. 辽宁省环境岩土工程重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250824
  CLC： TP183;TU411.4
- Published：2026
- 稿件说明：
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赵佃文, 杨春峰, 晏晓彤, et al. 优化算法对BP神经网络预测粗粒土渗透系数精度的影响[J]. 2026, 44(4): 38-42+32.
DOI：

赵佃文, 杨春峰, 晏晓彤, et al. 优化算法对BP神经网络预测粗粒土渗透系数精度的影响[J]. 2026, 44(4): 38-42+32. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250824.

摘要

针对现有研究中PSO与GA算法优化BP神经网络对土壤渗透系数预测效果存在分歧的问题，以粗粒土渗透系数为研究对象，对比两种优化算法的性能差异，旨在明确算法选型对预测精度的影响。基于80组文献公开的粗粒土渗透试验数据并结合五折交叉验证方法，以全级配d10～d100与孔隙比作为输入变量，标准温度（20℃）下渗透系数作为输出变量，分别构建PSO-BP、GA-BP模型进行分析。试验结果表明，GA-BP模型在五折验证中表现最优，其平均绝对误差波动范围为0.004 5～0.012 2

最高达0.995 66

显著优于BP、PSO-BP模型，尤其在高渗透系数样本预测中展现出更强的稳定性和适应性。研究验证了GA-BP模型在粗粒土参数反演中的独特优势，揭示了优化算法性能对土体类型的依赖性，可为同类工程场景的模型选择提供依据。

Abstract

关键词

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