基于RBF神经网络的钢筋锈蚀程度预测

• 作者: 刘燕 易成 赵胜利
• 来源期刊: 混凝土
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 钢筋锈蚀 预测
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 27-29
• 页数: 3页
• 分类号: TU528.01
• 字数: 2704字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3550.2009.10.008

摘要

通过分析钢筋锈蚀机理及其影响因素,建立了钢筋锈蚀程度预测的RBF网络模型.通过实例数据进行了分析预测,并与BP网络预测模型进行比较.测试结果表明:应用RBF网络模型对钢筋锈蚀程度进行预测,预测效果好,识别精度高.可见,径向基函数神经网络方法是一种可综合考虑各种影响因素、行之有效的钢筋锈蚀度预测分析方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵胜利	河北农业大学城乡建设学院	36	300	10.0	16.0
2	刘燕	河北农业大学城乡建设学院	53	302	10.0	14.0
4	易成	中国矿业大学力学与建筑工程学院	50	657	15.0	23.0