用人工神经网络建立青藏高原高含冰量冻土的导热系数预测模型
【摘要】:模拟青藏高原多年冻土地区高含冰量冻土导热系数与干密度和含冰量之间复杂的非线性关系是青藏铁路数值仿真分析中一项重要的工作,因为高含冰量冻土的热参数直接影响着数值计算的结果。以前,许多学者用各种方法对冻(融)土的导热系数进行了评价,其精度都不太理想。本文首次利用神经网络对青藏高原高含冰量冻土的导热系数进行了预测,并利用回归方法与其比较,结果显示,神经元预测模型比传统的方法更精确更方便。
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