【摘 要】
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利用室内模型植被混凝土边坡冲刷试验数据54组,建立BP神经网络模型,输入层采用3节点,对应3个受制因子(降雨强度、坡率、降雨历时),隐含层节点数4,输出层为1节点,输出侵蚀模数
【机 构】
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陆军勤务学院军事设施系; 陆军勤务学院岩土力学与地质环境保护重庆市重点实验室; 重庆科技学院; 中建隧道建设有限公司;
【基金项目】
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重庆市基础研究与前沿探索项目（CSTC2018JCYJAX0373）;中建股份科技研发项目（CSCEC-2017-Z-24）;重庆市自然科学基金项目（cstc2017shmsA0581）;重庆市博士后科研项目（Xm2017006）;重庆市国土资源和房屋管理局科技计划项目（KJ-2017019）
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利用室内模型植被混凝土边坡冲刷试验数据54组,建立BP神经网络模型,输入层采用3节点,对应3个受制因子(降雨强度、坡率、降雨历时),隐含层节点数4,输出层为1节点,输出侵蚀模数。样本数据随机分成44组训练样本与10组测试样本,通过建立的神经网络训练学习,对测试样本的计算值与真实值比较,验证计算模型的合理性;同时根据权值矩阵分析受制因子的影响显著性。研究结果表明,大部分样本数据真实值与计算值相对误差小于10%,决定系数R~2=0.960,说明BP神经网络能很好应用于植被混凝土边坡泥沙侵蚀模型的计算预估中;受制因子显著性排序为降雨强度>降雨历时>坡率,其中降雨强度显著性为2,远大于降雨历时与坡率。该结果在一定程度上能够对植被混凝土边坡施工与设计提供参考。
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