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胶凝砂砾石配合比关键指标预测抗压强度的BP神经网络分析方法

摘要

本发明属于胶凝砂砾石性能分析技术领域,具体涉及一种胶凝砂砾石配合比关键指标预测抗压强度的BP神经网络分析方法。该方法将箱线图和BP循环神经网络进行结合,通过箱线图法对异常数据进行识别和剔除后再预测,能够减小异常值对预测结果的影响,然后以水泥用量、粉煤灰用量、水用量、砂用量、砂砾料用量砂砾石最大粒径、砂率和水胶比等配合比关键参数建立抗压强度预测模型来预测胶凝砂砾石抗压强度,预测精确度高、预测效果好,为胶凝砂砾石配合比设计、预测模型的选取以及无损检测提供参考。

著录项

  • 公开/公告号CN111027117A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-04-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华北水利水电大学;

    申请/专利号CN201911099755.0

  • 发明设计人 陈守开;符永淇文;汪伦焰;郭磊;

    申请日2019-11-12

  • 分类号

  • 代理机构郑州明华专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人高丽华

  • 地址 450000 河南省郑州市北环路36号

  • 入库时间 2023-12-17 08:42:57

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-05-12

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F30/13 申请日:20191112

    实质审查的生效

  • 2020-04-17

    公开

    公开

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