府谷地区黄土湿陷性与土体物性参数关系及其神经网络预测模型

摘要

【目的】为充分利用现有实验资料，挖掘土体物性参数与湿陷性之间的内在联系，建立了快速预测黄土湿陷性系数的神经网络模型。【方法】以陕北府谷地区黄土为例，基于该区长期以来积累的岩土勘察数据，以各物性参数的物理意义为基础将其分为5类，而后结合土力学基本理论及黄土湿陷性的定义，通过绘制各物性参数与湿陷系数之间的相关性散点图及拟合曲线，对其相关性进行讨论分析；通过偏相关分析的方法，定量讨论了各物性参数与湿陷系数之间的相关程度；剔除了相关程度较弱的液限、塑限、塑性指数、压缩模量和压缩系数，将相关性较大的取土深度、孔隙比、饱和度引入GRNN神经网络，建立了一套府谷地区黄土湿陷性评价预测模型。【结果】通过验证得出该评价模型参数选取全面、可靠，建模方法科学，结果精度较高，贴近实际，可以较好满足工程应用的需要。

关键词

府谷县 / 黄土湿陷 / 物理力学指标 / 偏相关分析 / 模型预测 / 神经网络