基于BP神经网络的混凝土综合性能预测

基于BP神经网络的混凝土综合性能预测

论文摘要

本工作采用BP神经网络系统进行混凝土综合性能预测。由于影响混凝土材料性能的因素众多,且实验周期长,实验量大,因此能在少量实验前提下得到精确的实验结果,对于混凝土方面的研究工作显得十分重要。利用BP神经网络系统进行该实验设计,可以对混凝土性能做出预判,对实施实验及实验结果有较强的导向作用。本研究以影响混凝土性能的诸多因素作为输入向量,通过预测系统运行,得到较为精确的结果,与实验值相比,误差主要分布在15%以内,极个别出现24%的预测误差。以此为依据,进行混凝土材料实验工作,使得实验工作有明显的趋向,快速得到满意的实验结果。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 实验
  •   1.1 实验材料
  •   1.2 实验方法
  •   1.3 配合比设计
  • 2 BP神经网络混凝土性能预测模型的建立
  •   2.1 BP神经网络的原理
  •   2.2 确定输入层与输出层
  •     2.2.1 选择输入与输出参数
  •     2.2.2 选择训练样本与测试样本
  •     2.2.3 样本归一化处理
  • 3 神经网络预测与结果分析
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李地红,高群,夏娴,张景卫,于海洋,王艳君,代函函,许国栋

    关键词: 神经网络,混凝土实验,综合性能,预测

    来源: 材料导报 2019年S2期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑

    专业: 无机化工,建筑科学与工程

    单位: 北京建筑大学土木与交通工程学院

    分类号: TU528

    页码: 317-320

    总页数: 4

    文件大小: 591K

    下载量: 231

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