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摘要:
在传统预测混凝土强度的基础上,提出一种基于人工智能的新的预测方法,建立了两种神经网络模型:BP神经网络和RBF神经网络,实现了从新拌混凝土成分及其特性到硬化后混凝土强度之间的复杂的非线性映射.通过对试验数据的学习,网络结构可以早期预测混凝土28d抗压强度.另外,还利用BP神经网络模拟分析了混凝土成分质和量的变化对抗压强度的影响,其结果符合已知的经典混凝土强度变化规律,表明神经网络模型具有较高的精度和较强的泛化能力.
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文献信息
篇名 基于神经网络的温凝土强度预测
来源期刊 工程质量A版 学科 工学
关键词 混凝土强度预测 人工神经网络 MATLAB BP网络 RBF网络 计算机模拟
年,卷(期) 2008,(7) 所属期刊栏目 研究探索
研究方向 页码范围 40-42,46
页数 4页 分类号 TU528
字数 2602字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-3702.2008.07.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 余雪娟 14 27 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
混凝土强度预测
人工神经网络
MATLAB
BP网络
RBF网络
计算机模拟
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工程质量
月刊
1671-3702
11-3864/TB
大16开
北京市朝阳区北三环东路30号
82-934
1983
chi
出版文献量(篇)
6169
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10
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