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基于神经网络方法的冻土水分迁移研究  
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【英文题名】 Research on Frozen Soil Water Migration Based on Neural Network Technique
【作者】 梁若筠;
【导师】 武建军;
【学位授予单位】 兰州大学;
【学科专业名称】 工程力学
【学位年度】 2007
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 兰州大学
【网络出版投稿时间】 2007-08-20
【关键词】 冻土; 水分迁移; 人工神经网络; 预测; 温度; 含水量; 外荷载;
【英文关键词】 Frozen Soil; Water migration; Artificial neural network; Forecast; Temperature; Water content; External load;
【中文摘要】 冻土在冻结或融化过程中，水分迁移研究是一个核心问题。由于冻土介质自身的物质组成特性，使其具有不同于一般土的性质。冻土中的水分迁移不仅与土理特性有关，还与含水量、温度、承载时间等密切相关，它们之间往往存在着复杂的非线性关系。 由于人工神经网络能够很好地模拟非线性系统，是具有较强学习能力的优异网络结构，因此在进行科学预测方面具有较为广泛的运用。本文在利用人工神经网络的BP网络算法优异功能的基础上，对它的缺点进行改进，在权值和阈值的修改中加入动量项因子、自适应因子和弹性梯度，并在选取中间层节点数时采用“试凑法’。 本文运用改进的BP神经网络算法，选取相关的冻土试验数据，分别建立了冻土中未冻水含量预测模型、开放系统饱水正冻土中水分迁移预测模型、封闭系统正冻土中水分迁移预测模型和封闭系统已冻土中的水分迁移预测模型；以建立的神经网络预测模型为依据，对影响冻土水分迁移的主要因素进行了系统的、详细的分析，讨论了不同干容重、初始含水量、含盐量、外荷载、温度梯度等因素对各预测值的影响，建立了相应的拟合函数关系。
【英文摘要】 Water migration performs a core role in the process of Froze soil freezing or thawing. The composition characteristics of froze soil mediums make its different features from the general nature of the soil. The water migration of Froze soil not only relates to characteristics of the soil, but also relates closely to many other factors, such as water content, temperature, loading time, etc., among them there are complex nonlinear relationship. Because Artificial Neural Network can be...
【更新日期】 2007-09-28

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