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高强混凝土强度预测人工智能方法及应用
被引量：
7
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作者
俞桂良
《混凝土》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第10期41-43,共3页
高强混凝土的强度预测是一个动态性可变复杂问题,受各种因素的影响。采用多种智能方法,建立了高强混凝土的强度预测的遗传算法与神经网络的集成模型。并将该模型计算结果与实测混凝土28 d抗压强度,RBF径向基函数神经网络计算的强度,非...
高强混凝土的强度预测是一个动态性可变复杂问题,受各种因素的影响。采用多种智能方法,建立了高强混凝土的强度预测的遗传算法与神经网络的集成模型。并将该模型计算结果与实测混凝土28 d抗压强度,RBF径向基函数神经网络计算的强度,非线性回归模型计算的强度进行比较。研究表明:预测结果与实测结果吻合较好,较线性回归和神经网络预测精度高,为高强混凝土的强度预测提供了一条新方法。
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关键词
高强混凝土
遗传算法与神经网络的集成模型
强度预测
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职称材料
题名
高强混凝土强度预测人工智能方法及应用
被引量：
7
1
作者
俞桂良
机构
浙江新东阳建设集团有限公司
出处
《混凝土》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第10期41-43,共3页
文摘
高强混凝土的强度预测是一个动态性可变复杂问题,受各种因素的影响。采用多种智能方法,建立了高强混凝土的强度预测的遗传算法与神经网络的集成模型。并将该模型计算结果与实测混凝土28 d抗压强度,RBF径向基函数神经网络计算的强度,非线性回归模型计算的强度进行比较。研究表明:预测结果与实测结果吻合较好,较线性回归和神经网络预测精度高,为高强混凝土的强度预测提供了一条新方法。
关键词
高强混凝土
遗传算法与神经网络的集成模型
强度预测
Keywords
high strength concrete
integration of neural network based on genetic algorithms
strength forecast
分类号
TU528.01 [建筑科学—建筑技术科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高强混凝土强度预测人工智能方法及应用
俞桂良
《混凝土》
CAS
CSCD
北大核心
2010
7
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