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考虑地形与降雨因素的植被混凝土边坡侵蚀量研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用室内模型植被混凝土边坡冲刷试验数据54组,建立BP神经网络模型,输入层采用3节点,对应3个受制因子(降雨强度、坡率、降雨历时),隐含层节点数4,输出层为1节点,输出侵蚀模数。样本数据随机分成44组训练样本与10组测试样本,通过建立的神经网络训练学习,对测试样本的计算值与真实值比较,验证计算模型的合理性;同时根据权值矩阵分析受制因子的影响显著性。研究结果表明,大部分样本数据真实值与计算值相对误差小于10%,决定系数R~2=0.960,说明BP神经网络能很好应用于植被混凝土边坡泥沙侵蚀模型的计算预估中;受制因子显著性排序为降雨强度降雨历时坡率,其中降雨强度显著性为2,远大于降雨历时与坡率。该结果在一定程度上能够对植被混凝土边坡施工与设计提供参考。 相似文献
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