基于GA-BP神经网络的碾压混凝土压实度实时评价方法

• 作者: 焦新宸 田正宏 苏伟豪 郑祥
• 来源期刊: 水利水电科技进展
• 学科: 工学
• 关键词: 碾压混凝土 压实度 实时检测 GA-BP神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 工程技术
• 页码范围: 81-86
• 页数: 6页
• 分类号: TV642.2|TV523
• 字数: 5897字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3880/j.issn.1006-7647.2019.03.014

摘要

针对碾压混凝土现场压实程度的实时工艺评价需求,选择含湿率、碾压层表面应力横波波速、级配以及胶砂比为预测参数,构建了GA-BP神经网络压实度预测模型;结合现场应用实例,验证该方法实时预测评价的有效性.结果 表明:与BP神经网络模型比较,GA-BP神经网络模型不仅预测精度更高,而且偏差波动范围更小,稳定性好,能更准确有效地预测现场碾压层混凝土压实性;GA-BP神经网络模型对碾压混凝土压实度下限值更敏感,压实度处于93％～96％的样本点,模型预测值的平均误差仅为0.08％,最大误差仅为0.17％,预测精度很高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田正宏	河海大学水利水电学院	61	292	9.0	14.0
2	苏伟豪	河海大学水利水电学院	2	3	1.0	1.0
3	焦新宸	河海大学水利水电学院	2	1	1.0	1.0