为了优化混凝土配合比,采用直接搜索算法对既有的混凝土配合比进行优化设计;为了提高BP神经网络的预测精度,利用遗传算法对普通BP神经网络的权值和阈值进行优化,充分发挥BP神经网络处理非线性问题的能力强、收敛速度快、预测精度高的优点,以既有混凝土配合比为训练样本,对优化后的混凝土强度进行预测,预测精度得到了大幅度提高,经实验验证,该配合比下的混凝土不仅满足功能性、工作性以及耐久性要求,而且大幅节约原材料成本.
参考文献
[1] | 徐国强,苏幼坡,韩佃利,张静.基于BP神经网络的绿色混凝土抗压强度预测模型[J].混凝土,2013(02):33-35,49. |
[2] | 杨朝晖,刘浩吾,陆金池.混凝土强度预测与设计的神经网络方法[J].水力发电学报,1997(01):33-40. |
[3] | 季韬,林挺伟,林旭健.基于人工神经网络的混凝土抗压强度预测方法[J].建筑材料学报,2005(06):677-681. |
[4] | 陈强,王新刚.人工神经网络在混凝土强度预测中的应用[J].工业建筑,2007(z1):1013-1016. |
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