基于GA-BP的混凝土抗压强度预测研究

• 作者: 何晓凤 周红标
• 来源期刊: 淮阴工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 遗传算法 优化 混凝土抗压强度 预测
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 计算科学·计算机应用
• 页码范围: 21-25
• 分类号: TP391.9|TU528.1
• 字数: 3551字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-7961.2011.03.005

摘要

研究如何利用BP神经网络建立多因子混凝土抗压强度BP预测模型。针对BP网络收敛速度慢和难以获得全局最优的缺点,提出利用遗传算法优化BP神经网络初始权值和阈值,建立混合GA-BP预测模型。模型以每立方混凝土中水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料的含量以及置放天数作为输入参数,混凝土抗压强度值作为输出参数。用UCI数据库中的Concrete Compressive Strength数据集进行仿真测试。结果表明：BP模型平均相对误差为7.24%,GA-BP模型平均相对误差为4.51%。实验结果证明,GA优化后的BP网络更能准确地预测混凝土抗压强度,从而为混凝土质量评价提供指导,具有重要的实用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何晓凤	淮阴工学院电子与电气工程学院	20	64	5.0	7.0
2	周红标	淮阴工学院电子与电气工程学院	48	271	10.0	12.0