基于GRNN神经网络的再生混凝土抗压强度预测
王震宇1
作者信息
- 1. 重庆交通大学交通运输学院 400074
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摘要
针对再生混凝土抗压强度预测问题，提出了一种广义神经网络(GRNN)的再生混凝土抗压强度预测模型。以实际数据作为训练样本，并与BP神经网络的预测结果进行对比分析。研究结果显示，GRNN神经网络的预测精度更高，可以更有效地对混凝土强度进行预测。
Abstract
presents a new method by introducing GRNN. Using the actual data as the forecasting analytic stylebook,and comparing the forecasting result to the BP neural network.The results of the study show that the GRNN has greater accuracy than the BP neural network, which is more effective to forecast the strength of concrete.
关键词
再生混凝土/广义神经网络/BP神经网络/强度预测Key words
recycled concrete/GRNN/BP neural network forecasting/prediction of strength引用本文复制引用
出版年
2014
NETL
NSTL
万方数据