基于BP神经网络的机场道面土基冻胀预测

寒区机场道面土基的冻胀预测一直是工程设计者不能回避的重要问题之一，其影响因素多，关系复杂。由于在以往的研究中较多的仅限于单因素影响条件下的冻胀模型的建立，并且各影响因素之间难以量化处理，存在局限性。为此，提出采用冻胀等级评定的预测模型。并运用改进的BP算法与专家系统相结合，建立了5-5-4土基冻胀预测神经网络计算模型。其优点在于可以同时描述多个因素对冻胀性能的综合影响，有助于寒区机场道面设计。该网络输入为土基的物理化学特性（颗粒粒径、矿物成分和盐分浓度）、含水量、冷端温度、附加荷载和干密度，输出为评定土基冻胀性能的四个等级。最后对计算结果进行了检验。