基于BP神经网络的混凝土抗压强度预测分析

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中文摘要：混凝土的抗压强度是衡量混凝土质量的重要指标之一,混凝土的抗压强度不仅受实验条件的影响,同时受到外加剂、水泥、水等比例的影响.传统的测定混凝土抗压强度的实验方法耗时长、材料消耗大,且经常得不到准确的结果.文章采用MATLAB软件进行BP神经网络模型训练,用训练好的模型进行混凝土抗压强度的预测工作,神经网络的输入变量为影响混凝土抗压强度的八个因素,混凝土的抗压强度值为输出层结果.对一组混凝土样本进行抗压强度预测,得到的预测值与实测值间的误差均小于3％,预测结果较为精确.

作者：

旷翔文、王芳、邓洁松、付壮金、刘雅婷

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作者单位：

宿州学院资源与土木工程学院,安徽宿州 234000

关键词：

BP神经网络混凝土抗压强度预测值实测值

基金：

宿州学院大学生科研立项项目(第十五届)大学生创新创业训练计划校级科研平台开放课题

项目编号：

ZCXM22-3212019103790532020ykf16

出版年：

2023

DOI：

10.16330/j.cnki.1007-7359.2023.1.029

安徽建筑

安徽省建筑科学研究设计院　安徽省土木建筑学会

安徽建筑

影响因子：0.404

ISSN：1007-7359

年,卷(期)：2023.30(1)

被引量2
参考文献量12