基于概率神经网络的无粘性土渗透破坏预测研究

作者：欧阳磊; 刘家印; 何利军; 韩燚; 宋金博

来源：云南水力发电, 2022, 38(06): 37-40.

DOI：10.3969/j.issn.1006-3951.2022.06.009

• 无粘性土
• 渗透破坏
• 概率神经网络
• 预测
• 平滑因子
• 对比

为了避免人为因素及判别方法对渗透破坏判别方法的限制，引入非线性映射能力强的概率神经网络，利用其容错性能好、分类正确率高等优势，输入无粘性土的物性参数，构建“物性参数—渗透破坏类别”预测模型进行渗透破坏类别预测，预测结果与实际相符。并选取了不同平滑因子输入网络，结果表明平滑因子的正确选择对网络输出至关重要。与其他算法的预测模型的预测值做对比分析，可以直观的看出基于PNN的渗透破坏类型预测模型的分类结果可靠。

• 单位
  江西交通职业技术学院; 南昌航空大学