用 BP 网络求解土体的导热系数

›› 2000, Vol. 21 ›› Issue (1): 84-87.

用 BP 网络求解土体的导热系数

何发祥黄英

四川大学水利系, 四川成都 610065) ( 云南工业大学电力工程学院, 云南昆明 650051

收稿日期:1999-02-08 出版日期:2000-03-20 发布日期:2016-11-21
作者简介:何发祥, 男, 34 岁 , 工程师, 岩土工程专业博士生

Solution of thermal conduction coefficient from BP network

He Faxiang ； Huang Ying

Hydraulic Eng . Dep. of Sichuan University , Chengdu 610065) ( Power School of Yunnan Polytechnic University , Kunming 650051

Received:1999-02-08 Online:2000-03-20 Published:2016-11-21

摘要/Abstract

摘要： 以人工神经网络为基本工具, 利用其强大的非线性映射能力, 综合考虑土体的物理性质指标对其导热性能的影响, 为求解土体的工程参数提供了一条新的途径。结果表明, BP 网络能够充分体现土体物理指标之间的非线性关系和隐含关系, 具有较高的求解能力, 所求出的土体的导热系数与实测值接近, 其精度远高于线性回归, 且简单实用。

关键词: 人工神经网络, 非线性, 土的物理性质指标, 土的导热系数

Abstract: In order to calculate the thermal conduction coefficient of earths , neural network technique is used to map the non-linearity among the physical indexes of earth and an expected result is obtained. It is shown that a BP-network is useful to map the non-linear relationship among the coefficient and other indexes and this technique is more accurate than linear regression and further applications are expected.

Key words: artificial neural networks, non-linearity, physical index of earth, thermal conduction coefficient of earth

中图分类号:

TU 443

何发祥黄英. 用 BP 网络求解土体的导热系数[J]. , 2000, 21(1): 84-87.

He Faxiang ； Huang Ying. Solution of thermal conduction coefficient from BP network[J]. , 2000, 21(1): 84-87.

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