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基于BP神经网络的绿色混凝土抗压强度预测模型
  • ISSN号:1002-3550
  • 期刊名称:《混凝土》
  • 时间:0
  • 分类:TU528.01[建筑科学—建筑技术科学]
  • 作者机构:[1]河北联合大学建筑工程学院,河北唐山063009, [2]河北省地震工程研究中心,河北唐山063009
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(51278164);唐山市科技计划项目(12140208A-1)
中文摘要:

与普通混凝土相比,绿色混凝土具有成分复杂的特点,为了在多因素作用下更为准确地预测绿色混凝土的抗压强度,在分析三层BP神经网络原理的基础上,选择影响绿色混凝土抗压强度的7个指标,以66个抗压强度试验为示例,建立了三层BP神经网络抗压强度预测模型。验证样本的训练结果表明,该模型能够较准确地快速预测绿色混凝土的抗压强度,并通过对各指标的权重计算,确定了影响绿色混凝土抗压强度的主要因素。

英文摘要:

Compared with ordinary concrete, green concrete was characterized by complicated composition.In order to more accurately predict the green concrete compressive strength under the influence of multiple factors, seven indexes that affect the compressive strength of green concrete were selected based on the analysis of three-layer BP neural network principle.With 66 compressive strength tests as an example, a prediction model of compressive strength on three-layer BP neural network was established.The training results of verification samples showed that the model could quickly and accurately predict the compressive strength of the green concrete.Through calculating the weight of various index, the main factors that affect green concrete compressive strength were determined.

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期刊信息
  • 《混凝土》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国住房和城乡建设部
  • 主办单位:中国建筑东北设计研究院有限公司
  • 主编:
  • 地址:沈阳市和平区光荣街65号中国建筑东北设计研究院有限公司
  • 邮编:110006
  • 邮箱:hntbjb@vip.163.com
  • 电话:024-62123865 83860449
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-3550
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1259/TU
  • 邮发代号:8-110
  • 获奖情况:
  • 中国建筑科学核心期刊,全国中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国剑桥科学文摘,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24168