为充分利用现有实验资料，挖掘土体物性参数与湿陷性之间的内在联系，建立起一套快速预测黄土湿陷性系数的神经网络模型。本文以陕北府谷地区黄土为例，基于该区长期以来积累的岩土勘察数据，以各物性参数的物理意义将其分为5类，而后结合土力学基本理论及黄土湿陷性的定义，通过绘制各物性参数与湿陷系数之间的相关性散点图及拟合曲线，对其相关性进行讨论分析；通过偏相关分析的方法，定量讨论了各物性参数与湿陷系数之间的相关程度。最后剔除了相关程度较弱的液限、塑限、塑性指数、压缩模量、压缩系数，将相关性较大的取土深度、孔隙比、饱和度引入GRNN神经网络，建立了一套基于黄土湿陷性机理，参数选取全面可靠，建模方法科学的府谷地区黄土湿陷性评价预测模型。通过验证，该评价模型方法可靠，结果精度较高，贴近实际，可以较好满足工程应用的需要。

1引言
2 黄土湿陷性与土体物性指标相关性分析
2.1 土体物性指标分类
2.2黄土湿陷性与单一物理力学指标相关性分析
2.3定量分析及参数选取
3 基于各物性参数与黄土湿陷性相关性的预测模型
3.1 GRNN神经网络介绍
3.2模型构建及预测结果准确度分析
4.结论

许力,樊杰,朱凯.府谷地区黄土湿陷性与土体物性参数关系及其神经网络预测模型[J/OL].太原理工大学学报,1-10[2024-11-19].http://kns.cnki.net/kcms/detail/14.1220.N.20241115.1656.006.html.