摘要：针对不同颗粒粒径分布对渗透系数影响的非线性特征，利用BP人工神经网络模型，对14个典型样本进行学习并预测4组不同级配的粒组样本的渗透系数，结果证实该模型能很好地反映出分选性和粘粒含量对渗透系数的影响，运用神经网络预测的渗透系数充分考虑到土体本身的结果。因此，预测值应较现有的计算公式得出的计算值更接近于自然状态下的真实值。