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基于人工神经网络的不同混凝土实时强度预测研究
  • 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:延边大学工学院土木工程系,吉林延吉133002
  • 相关基金:吉林省教育厅“十三五”科学技术研究项目(2016251);延边大学青年基金项目(2015004);延边大学大学生创新创业项目(ydbksky2016004)
中文摘要:

准确地预测混凝土的实时强度对确保结构的安全使用有重要的作用,而影响混凝土强度的因素很多,且各种因素对混凝土强度的影响程度不同,所以在实际工程中对混凝土强度的预测比较复杂。通过人工神经网络及大量样本数据,阐述了人工神经网络强度预测模型的技术方案,有效结合多种影响因子,建立了评估预测系统。实测结果表明,预测准确率达到了96%以上,为混凝土更好地在工程上应用提供一定理论依据,且为今后人工神经网络理论进一步在结构工程中应用奠定了基础。

英文摘要:

Forecasting the concrete real-time strength truly has an important role in the structure to ensure the safety,but there are many factors to influence the concrete strength, and the influences is different, so in the actual engineering forecasting the concrete strength of is more complex.Based on the artificial neural network and a large number of sample data, it expounds the technical scheme of strength prediction model for the artificial neural network.The scheme combines with a lot of influence factors effectively and establishes the predictable evaluation system.The measured results show that the predictable accuracy is more than 96%, it provides the certain theoretical basis for using the concrete better in engineering,and also lays the foundation to apply the artificial neural network theory further in structure engineering for the future.

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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