神经网络法在混凝土强度研究中的应用
发布时间: 2006-03-16 00:00 查看: 1928次
作 者:
韩敏 大连理工大学电子与信息工程学院,辽宁大连
王立久 大连理工大学土木建筑工程学院,辽宁大连
席剑辉 大连理工大学电子与信息工程学院,辽宁大连
王金城 大连理工大学电子与信息工程学院,辽宁大连
作者简介: 韩敏(1959-),女,吉林延吉人,大连理工大学副教授,博士.
关.键.词: 人工神经网络, 混凝土, BP算法
英文标题: Application of Artificial Neural Networks for Analyzing Concrete Strength
摘 要: 讨论了如何应用人工神经网络(ANN)的方法预测混凝土抗压强度.详细论述了采用BP算法建立混凝土抗压强度神经网络模型的过程,以及在活化剂作用下高掺量粉煤灰混凝土的强度效应.仿真结果表明,通过学习,BP网络可成功地建立非线性的强度模型,预测强度可达到较高精度.
韩敏 大连理工大学电子与信息工程学院,辽宁大连
王立久 大连理工大学土木建筑工程学院,辽宁大连
席剑辉 大连理工大学电子与信息工程学院,辽宁大连
王金城 大连理工大学电子与信息工程学院,辽宁大连
作者简介: 韩敏(1959-),女,吉林延吉人,大连理工大学副教授,博士.
关.键.词: 人工神经网络, 混凝土, BP算法
英文标题: Application of Artificial Neural Networks for Analyzing Concrete Strength
摘 要: 讨论了如何应用人工神经网络(ANN)的方法预测混凝土抗压强度.详细论述了采用BP算法建立混凝土抗压强度神经网络模型的过程,以及在活化剂作用下高掺量粉煤灰混凝土的强度效应.仿真结果表明,通过学习,BP网络可成功地建立非线性的强度模型,预测强度可达到较高精度.
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