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基于GA-BP模型的卵石混凝土抗折强度预测

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为了提高卵石混凝土抗折强度的预测精度,利用已有试验结果,建立了考虑水胶比、粉煤灰掺量、粉状矿渣掺量、砂率、卵石级配、龄期等6个因素的反向传播神经网络(BPNN)模型,并使用遗传(GA)算法优化传统BPNN模型的初始权值和阈值;此外,通过均方误差MSE和拟合优度R2对2个模型的预测结果与规范公式预测结果进行了比较.结果表明,GA-BP模型具有最高的预测精度,可作为卵石混凝土抗折强度的预测工具.
Prediction of Flexural Strength of Pebble Concrete Based on GA-BP Model

翟来铮、高宇龙、李清富、张华

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河南省豫东水利工程管理局,河南 开封475002

河南省水利第一工程局,河南 郑州450016

郑州大学 水利科学与工程学院,河南 郑州450052

卵石混凝土 GA-BP模型 抗折强度预测 规范公式修正

GG202062

2022

10.3969/j.issn.1000-1379.2022.11.027

人民黄河
水利部黄河水利委员会

人民黄河

CSTPCD北大核心
影响因子：0.494
ISSN：1000-1379
年,卷(期)：2022.44(11)
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