基于数据挖掘技术的黄土湿陷性评价

被引：10

作者：

井彦林 ^{[1
]}

仵彦卿 ^{[1
]}

杨丽娜 ^{[1
]}

侯晓涛 ^{[2
]}

机构：

[1] 西安理工大学岩土所

[2] 中国建筑西北设计研究院

来源：

西北农林科技大学学报(自然科学版) | 2006年 / 04期

关键词：

黄土湿陷性; 数据挖掘技术; 主成分分析; BP神经网络;

D O I：

10.13207/j.cnki.jnwafu.2006.04.031

中图分类号：

TU444 [黄土与地基];

学科分类号：

081401 ;

摘要：

为了运用数据挖掘技术进行黄土湿陷性评价,根据实际工程资料建立了黄土物理力学数据库,用主成分分析法对原数据进行压缩,用压缩后的新变量依据人工神经网络理论建立了预测模型,用BP算法进行了模型的校正及预测。工程实例分析表明,预测湿陷系数与试验值所得湿陷系数的湿陷量计算值相比,准确率可达96%以上,说明这种智能化评价方法具有可行性和实用性。

引用

页码：130 / 134

页数：5

共 9 条

[1] 基于主成分分析和BP神经网络的气体识别方法研究 [J].