基于BP神经网络的重塑盐碱土冻融后渗透性预测

作者：徐文硕; 李克升; 陈龙霄; 宋贵磊; 耿雨晗; 刘传孝^*

来源：山东农业大学学报(自然科学版), 2021, 52(05): 805-812.

• BP神经网络
• 冻融盐碱土
• 渗透性

冻融循环作用下盐碱土的渗透规律十分复杂,在含水率、干密度和孔隙度的影响下难以评价盐碱土的渗透系数与众影响因素间的关系,而传统的渗透系数试验存在些许不足和不可确定因素。基于此,以山东省西南部黄河泛滥故区盐碱土为材料,试验土壤按照13%,16%,19%三组含水率梯度,1.48 g·cm-3,1.53 g·cm-3,1.58 g·cm-3三组干密度梯度重塑,经0,1,5,10,15,20次冻融循环后得到累计54组土壤样品,利用饱和导水率试验获得土壤渗透系数,利用压汞试验获得土壤孔隙度和区间孔隙体积分布,后通过BP神经网络预测土壤渗透系数,探究试验地区不同初始条件对盐碱土渗透系数的影响。通过神经网络的误差分析和拟合优度对比看出,利用神经网络进行试验区盐碱土渗透系数预测是可行的,该模型能充分预测不同初始条件盐碱土的渗透系数。

• 单位
  土木工程学院; 山东农业大学