基于SSA–BP方法土冻胀率影响因素敏感性分析

摘要

土体冻胀率影响因素敏感性分析是人工冻土重要研究内容之一,对工程建设具有重要意义。人工冻土冻胀率影响因素众多,且各影响因素彼此耦合。选用甘肃地区砂壤土、黏土、壤土的实验数据,采用麻雀搜索算法优化反向传播算法(back propagation, BP)神经网络建立预测模型,在此基础上提出一种冻胀率影响因素敏感性计算方法。结果表明优化预测模型的预测精度远高于传统BP神经网络预测模型,且冻胀率各影响因素在砂壤土、黏土、壤土中最敏感的分别为冻结速率、初始干容重、初始含水率,为防范工程冻胀危害提供了重要参考。