简介： 一种基于BP神经网络的双桥静力触探数据的土层量化分层方法，其步骤为：①双桥静力触探数据和土类分层信息的收集与整理；②建立双桥静力触探土质量化分层BP神经网络预测模型；③对双桥静力触探土质量化分层BP神经网络预测模型进行训练；④运用已完成训练的双桥静力触探土质量化分层BP神经网络预测模型对土质类型进行预测；⑤确定分层精度,对预测结果进行并层处理，最终得到土质量化分层结果。其优点是：为土质量化分层提供可靠理论依据，避免了传统勘察中土类分层的随意性和人为性；也为土层量化分层BP神经网络预测模型的可靠性提供有力支撑，保证了预测结果的准确性，在今后工程地质勘察中减少大量钻孔工作，大大节约勘察投资成本。