应用神经网络预估粗颗粒土的渗透系数

粗颗粒土的渗透规律十分复杂,由于现有的一些定量公式考虑的影响因素过于简单,因此,无法准确确定其渗透系数的大小。以三峡库区现场取得的粗颗粒土为原料,通过渗透试验得到不同级配下土体的渗透系数,并利用神经网络较强的非线性动态处理能力对渗透系数进行预估,从而考虑了不同的颗粒级配对粗颗粒土渗透系数的影响。通过神经网络得到的预估值和渗透试验得到的试验值的对比分析可以看出,利用神经网络进行粗颗粒土渗透系数的预估是可行的,该方法能充分反映不同的颗粒级配的影响。