再生混凝土抗压强度预测方法研究

摘要：

以BP神经网络在解决非线性问题方面的优越性为指导思想,建立了再生混凝土28 d抗压强度预测模型.利用具有全局搜索优势的遗传算法对BP神经网络进行优化,提高BP神经网络的预测精度.经过查阅相关文献,筛选出较为合适的L-M算法作为训练函数,把收集到的再生混凝土配合比数据代入网络进行训练与预测.结果表明,GA-BP神经网络预测精度较BP神经网络有了进一步提高.

关键词：再生混凝土;机器学习;GA-BP;抗压强度预测

所属期刊栏目：47

分类号：TU528.7(建筑材料)

资助基金：广西壮族自治区大学生创新训练计划项目202010593031

在线出版日期：2021-10-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：128-130,150