BP神经网络在再生混凝土强度预测中的应用
本文选题:BP神经网络 切入点:再生粗骨料 出处:《混凝土》2017年06期 论文类型:期刊论文
【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。
[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;东华理工大学建筑工程学院;江西杭萧钢构股份有限公司;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(51368001) 江西省重点研发项目(20161BBH80045) 江西省青年科学基金资助项目(20161BAB211028) 江西省科技支撑计划资助项目(20151BBG70012) 中国博士后基金资助项目(2014M562132) 中南大学博士后基金资助项目 江西省新能源工艺与装备工程技术研究中心开放基金项目(JXNE-2014-08)
【分类号】:TU528
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8 赵U,
本文编号:1571172
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