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BP神经网络在再生混凝土强度预测中的应用

         

摘要

为了提供早期预测再生粗骨料混凝土强度的有效方法,从8篇文献中收集了47组样本,借助Matlab R2015a平台,基于BP神经网络,建立了以单位体积的水、水泥、砂、碎石、再生粗骨料用量作为输入,以再生混凝土28 d棱柱体抗压强度作为输出的含单隐层的3层神经网络模型,其结构为5-21-1.对网络进行训练后的仿真结果表明,预测的最大相对误差为18.69%,预测误差小于5%的占样本总量的78.72%.预测结果表明用BP神经网络模型预测再生混凝土的强度是可行的.

著录项

  • 来源
    《混凝土》 |2017年第6期|9-12,16|共5页
  • 作者单位

    东华理工大学江西省新能源工艺与装备工程技术研究中心, 江西 南昌 330013;

    东华理工大学建筑工程学院, 江西 南昌 330013;

    江西杭萧钢构股份有限公司, 江西 南昌 330013;

    东华理工大学江西省新能源工艺与装备工程技术研究中心, 江西 南昌 330013;

    东华理工大学建筑工程学院, 江西 南昌 330013;

    东华理工大学江西省新能源工艺与装备工程技术研究中心, 江西 南昌 330013;

    东华理工大学建筑工程学院, 江西 南昌 330013;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 基础理论;
  • 关键词

    BP神经网络; 再生粗骨料; 再生混凝土; 强度; 预测;

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