《表4 预测值与实际值的误差对比》

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《基于BP神经网络的富水砂层渣土改良试验效果预测》

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为了更贴切现场渣土改良的实际质量分数配比，达到精准预测的目的，预测集中泡沫剂的质量分数范围为2%～5%，膨润土的质量分数为11%和13%。将预测集数据输入至符合精度要求的模型中，可以得到预测集的预测值及其相对误差，结果如表4所示。由表4可知:坍落度的预测值与实际值已实现大部分重合，最大相对误差为2.14%，平均误差为1.09%；渗透系数和内摩擦角的最大相对误差相对于坍落度而言较高，分别为10.73%和12.50%，但是平均误差分别为3.46%和4.23%。三者的平均误差均在5%以内，且渗透系数预测值的数量级与实际值相一致，表明本文所构建的神经网络模型能够对南昌富水砂层地区渣土改良试验进行精准的效果预测。