神经网络在活性粉末混凝土强度预测中的应用
张仕
郭志昆
黄育
王志强
1.解放军理工大学,工程兵工程学院,江苏,南京,2100072.解放军理工大学,工程兵工程学院,江苏,南京,2100073.解放军理工大学,工程兵工程学院,江苏,南京,2100074.解放军理工大学,工程兵工程学院,江苏,南京,210007
摘要：介绍了神经网络中的BP网络的模型及其学习算法原理,并将其应用于活性粉末混凝土强度预测.基于MATLAB神经网络工具箱,进行了结果分析,发现应用该网络在活性粉末混凝土(RPC)强度预测方面具有很高的精度,可以用来对高强度混凝土强度进行预测;结果表明,神经网络方法是一种可以定量分析、简便易行的预测方法,随着新型建筑材料科学领域各种实验数据不断丰富完善,计算机语言的发展,神经网络可为广大技术人员提供科学的理论分析方法,指导生产实践.
关键词：混凝土神经网络强度预测
分类号：TU528(建筑材料)TP183(自动化基础理论)
论文发表日期：2004-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 75-77,98 )
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