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ＢＰ网络具有很强的非线性映射和自适应学习功能，可用于模式识别和预测评估等领域，在简要分析ＢＰ算法的基础上，选取砂土的平均粒径（ｄ５０／ｍｍ）、相对密度（Ｄｒ／％）、标准贯入击数（Ｎ６３．５／击）、上覆不效压力（σ／ｋＲａ）、地震烈度（Ｉ０）作为指标，应用ＢＰ神经网络的理论与方法，预测砂土在地震作用下液化的可能性，取得了较好的预测效果，说明将ＢＰ网络用于沙土液化预测是可行的。