典型文献
基于神经网络的植生型多孔混凝土抗压强度预测模型
文献摘要：
分析了影响植生型多孔混凝土抗压强度的主要因素,选取目标孔隙率、水胶比、胶凝材料用量、粗骨料用量、水用量、粗骨料平均粒径、粗骨料比表面积、粗骨料堆积孔隙率及浆骨比作为植生型多孔混凝土抗压强度的影响指标,分别建立了BP多层前馈神经网络预测模型和采用遗传算法优化的BP神经网络预测模型(GA-BP).收集国内外文献中146组植生型多孔混凝土试验数据,以其中116组数据作为训练样本,并采用其余30组数据作为试验样本与BP、GA-BP神经网络模型预测值、线性回归方程抗压强度计算值进行比较分析,结果表明:BP、GA-BP神经网络模型计算精度与离散性更优,且较线性回归方程计算结果更接近于样本试验值,更能够准确地预测多孔混凝土的抗压强度值.
文献关键词：
植生型多孔混凝土;抗压强度;BP神经网络;遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
焦楚杰;谭思琪;崔力仕;何松松;彭兰
作者机构：
广州大学 土木工程学院,广东 广州 510006
文献出处：
引用格式：
[1]焦楚杰;谭思琪;崔力仕;何松松;彭兰-.基于神经网络的植生型多孔混凝土抗压强度预测模型)[J].混凝土,2022(01):7-10,16
A类：
植生型多孔混凝土,粗骨料平均粒径
B类：
混凝土抗压强度,抗压强度预测模型,目标孔隙率,水胶比,胶凝材料用量,比表面积,料堆,浆骨比,比作,影响指标,多层前馈,前馈神经网络,神经网络预测模型,遗传算法优化,GA,混凝土试验,训练样本,试验样本,线性回归方程,强度计算,计算值,计算精度,离散性
AB值：
0.203001
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