基于 BP 神经网络在高速铁路路基填料改良试验研究

摘要

不同区域的路基填料由于所含矿物成分不同，改良后表现出的试样饱和抗压强度值差异很大。因此，每个涉及到填料改良的项目不仅需要投入大量人力、物力、财力来寻找最佳的填料配合比，而且过程繁琐，试验周期漫长。文章将MATLAB曲线拟合法应用到击实试验数据处理及分析中，寻找出最优的拟合阶数，快速准确的求出各种性质细粒土的最大干密度和最佳含水量；通过建立BP网络模型分析化学填料掺入量与试样饱和抗压强度的关系曲线，预测未实施的路基填料改良试验结果，确定最经济的改良土化学填料掺入量，以减少改良试验组数，缩短工期。