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2012-08-02
编号：JCHY00252
篇名：基于GA-BP的混凝土抗压强度预测研究
作者： 何晓凤； 周红标；
关键词： BP神经网络； 遗传算法； 优化； 混凝土抗压强度； 预测；
机构： 淮阴工学院电子与电气工程学院；
摘要： 研究如何利用BP神经网络建立多因子混凝土抗压强度BP预测模型。针对BP网络收敛速度慢和难以获得全局最优的缺点,提出利用遗传算法优化BP神经网络初始权值和阈值,建立混合GA-BP预测模型。模型以每立方混凝土中水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料的含量以及置放天数作为输入参数,混凝土抗压强度值作为输出参数。用UCI数据库中的Concrete Compressive Strength数据集进行仿真测试。结果表明:BP模型平均相对误差为7.24%,GA-BP模型平均相对误差为4.51%。实验结果证明,GA优化后的BP网络更能准确地预测混凝土抗压强度,从而为混凝土质量评价提供指导,具有重要的实用价值。
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