基于广义回归神经网络的β型磷建筑石膏强度预测

发布时间：2017-10-13 22:35

  本文关键词：基于广义回归神经网络的β型磷建筑石膏强度预测

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【摘要】：本文利用工业废弃物磷石膏制备β型磷建筑石膏,并确定了影响β型磷建筑石膏强度的因素及特点,在此基础上,建立了β型磷建筑石膏强度预测的广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)模型,利用实验室中制备β型磷建筑石膏的15组统计数据作为学习样本,通过网络拟合训练和预测分析,得到了较高精度的预测结果,证明了GRNN的非线性映射能力、容错性和自学习性用于β型磷建筑石膏强度预测是非常有效的,避免了大量盲目的配比试验及资源浪费,提高了实验水平和效率。
【作者单位】： 昆明理工大学建筑工程学院;云南昆钢结构有限公司;
【关键词】： β型磷建筑石膏 广义回归神经网络 强度预测
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51264017) 与云南昆钢结构有限公司合同科研项目
【分类号】：TQ177.377
【正文快照】： 1引言磷石膏是一种工业废弃物,含大量有害物质,其大量排放及堆放不仅增加费用,占用大面积土地,且破坏土壤和水体平衡,给人类健康和生态环境带来危害[1-5]。根据世界肥料协会数据折算,至2009年全球磷石膏产量约为1.75亿吨,而利用率仅为4.5%[6],至2015年我国利用率不足10%。而我

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本文编号：1027470