改进BP神经网络：软土蠕变特性精确预测与应用

本文探讨了"软土蠕变特性的神经网络预测"这一主题，发表于2013年5月的辽宁工程技术大学学报(自然科学版)第32卷第5期。作者刘勇健等人基于软土的三轴蠕变试验数据，运用人工神经网络原理，对传统的BP网络进行了三项关键改进：一是添加了动量项，以提高网络的稳定性和训练效率；二是采用自适应调整学习率，使得网络能够动态地优化权重更新，适应不同数据的学习曲线；三是引入贝叶斯正则性能函数，有助于防止过拟合，提高了模型的泛化能力。 通过这些改进，研究者建立了一个软土蠕变的预测模型，该模型直接利用实验数据进行建模，避免了传统本构模型中可能存在的人为假设，能够更准确地反映出软土非线性的蠕变特性。模型的性能通过三轴蠕变试验的数据进行了验证，结果显示其具有较高的预测精度。此外，研究人员还将该模型应用于实际的软土地基沉降预测中，进一步证实了其在工程实践中的实用价值。 关键词包括：人工神经网络、软土、蠕变特性、三轴蠕变试验、BP算法、本构关系、地基沉降预测模型等，这些都是研究者关注的重点领域。在整个研究过程中，神经网络技术被证明是一种强大的工具，能够有效处理复杂土壤行为的预测问题，对于软土工程设计和管理具有重要意义。这篇论文不仅提供了理论支持，也为未来此类问题的研究提供了新的思路和技术方法。