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基于融合RBF-PSO-AE算法的混凝土力学性能预测
文献摘要：
针对混凝土材料力学性能精准预测的问题,提出了一种粒子群算法(PSO)优化的径向基函数(RBF)与自编码器(AE)融合预测模型(RBF-PSO-AE),对混凝土断裂能、失稳韧度和起裂韧度等参数进行预测分析.首先运用RBF结合AE使用交叉熵损失函数对数据特征降维加速收敛,其次利用PSO快速优化模型的网络最佳权值,最后将该模型与多种单一预测模型进行实验比较.实验结果表明该算法模型预测精确度和泛化能力提升明显,实现大于99.99％的预测精度,均方根误差0.006％,能有效减少混凝土力学性能预测的误差,具有良好的鲁棒性.
文献关键词：
计量学;混凝土材料;力学性能预测模型;径向基函数;粒子群算法;自编码器
中图分类号：
作者姓名：
黄晨亮;郭力群;吕阳阳;刘畅
作者机构：
驻马店市科源建设工程质量检测有限公司,河南驻马店463000;华侨大学,福建泉州362021;河南工业大学,河南郑州450001;河南省地岩工程科技有限公司,河南郑州450001
文献出处：
引用格式：
[1]黄晨亮;郭力群;吕阳阳;刘畅-.基于融合RBF-PSO-AE算法的混凝土力学性能预测)[J].计量学报,2022(11):1464-1469
A类：
B类：
RBF,PSO,AE,混凝土力学性能,混凝土材料,材料力学性能,精准预测,粒子群算法,径向基函数,自编码器,融合预测模型,土断,断裂能,失稳韧度,起裂韧度,预测分析,交叉熵损失函数,数据特征,特征降维,维加,快速优化,权值,算法模型,预测精确度,泛化能力,力学性能预测模型
AB值：
0.293664
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