基于改进的BP神经网络对西安黄土抗剪强度指标的研究
运用带适应学习率和动量因子的梯度递减法--TRAINGDX训练函数的BP网络对黄土的抗剪强度指标进行了预测.首先分析了影响黄土抗剪强度的6个影响因素,而后建立了6∶14∶2的神经网络(Artificial Neural Network)黄土抗剪强度指标的预测模型,最后借助Matlab为平台,利用自编的程序,进行了预测计算.通过对预测结果的分析可知该模型模拟和预测的精度均较高,可以应用到黄土抗剪强度指标的预测中.
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