基于数据挖掘技术的黄土湿陷性评价

为了运用数据挖掘技术进行黄土湿陷性评价，根据实际工程资料建立了黄土物理力学数据库，用主成分分析法对原数据进行压缩，用压缩后的新变量依据人工神经网络理论建立了预测模型，用bp算法进行了模型的校正及预测。工程实例分析表明，预测湿陷系数与试验值所得湿陷系数的湿陷革计算值相比，准确率可达96％以上，说明这种智能化评价方法具有可行性和实用性。