《表2 BP神经网络模型与随机场方法试验有效率结果对比》

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《考虑土石混填地基不均匀性影响的坑测法合理试坑尺寸研究》

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对于本文研究问题来说，BP神经网络的输入层包括变异系数、石料最大粒径、试坑直径和试坑深度4个参数，输出参数为试验有效率。工况1～工况9每种工况包含12个不同试坑尺寸数据，共计9×12=108组数据，随机选择其中90组数据作为训练数据，18组数据作为验证数据，进行多次反复模拟训练，选择得到其中检测数据均方误差最小的神经网络作为最终的映射模型。为了验证这一模型的有效性，根据该网络分别计算变异系数为0.08、石块最大粒径20 cm、不同试坑尺寸条件下的检测有效率，并与实际的随机场计算结果进行对比，对比结果汇总于表2中。由表2可以看出，根据BP神经网络训练得到的神经网络模型，可以较为准确地计算某一石块粒径、某一变异系数不同试坑尺寸条件下的检测有效率结果，其准确度与生成随机场的计算结果误差均控制在3%以内。因此，基于上述模型，就可实现针对某一工况，在保证一定的试验有效率情况下，选择合理试坑尺寸进行坑测法试验的目标。