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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在再生混凝土強(qiáng)度預(yù)測中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2018-03-05 17:18

  本文選題:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 切入點(diǎn):再生粗骨料 出處:《混凝土》2017年06期  論文類型:期刊論文


【摘要】:為了提供早期預(yù)測再生粗骨料混凝土強(qiáng)度的有效方法,從8篇文獻(xiàn)中收集了47組樣本,借助Matlab R2015a平臺,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立了以單位體積的水、水泥、砂、碎石、再生粗骨料用量作為輸入,以再生混凝土28 d棱柱體抗壓強(qiáng)度作為輸出的含單隱層的3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,其結(jié)構(gòu)為5-21-1。對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練后的仿真結(jié)果表明,預(yù)測的最大相對誤差為18.69%,預(yù)測誤差小于5%的占樣本總量的78.72%。預(yù)測結(jié)果表明用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測再生混凝土的強(qiáng)度是可行的。
[Abstract]:In order to provide an effective method for early prediction of the strength of recycled coarse aggregate concrete, 47 groups of samples were collected from 8 articles. Based on BP neural network and Matlab R2015a platform, water, cement, sand and gravel in unit volume were established. The amount of recycled coarse aggregate is used as input, and the compressive strength of recycled concrete prism is taken as the output of a three-layer neural network model with a single hidden layer. The structure of the model is 5-21-1.The simulation results of the network training show that, The maximum relative error of prediction is 18.69 and the prediction error is less than 5%. The prediction results show that it is feasible to predict the strength of recycled concrete with BP neural network model.
【作者單位】: 東華理工大學(xué)江西省新能源工藝與裝備工程技術(shù)研究中心;東華理工大學(xué)建筑工程學(xué)院;江西杭蕭鋼構(gòu)股份有限公司;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51368001) 江西省重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目(20161BBH80045) 江西省青年科學(xué)基金資助項(xiàng)目(20161BAB211028) 江西省科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(20151BBG70012) 中國博士后基金資助項(xiàng)目(2014M562132) 中南大學(xué)博士后基金資助項(xiàng)目 江西省新能源工藝與裝備工程技術(shù)研究中心開放基金項(xiàng)目(JXNE-2014-08)
【分類號】:TU528

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8 趙U,

本文編號:1571172


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