基于BP和GA-BP神经网络的混凝土抗压强度预测研究

作     者：罗广彬 洪成雨 程志良 苏栋 LUO Guangbin;HONG Chengyu;CHENG Zhiliang;SU Dong

作者机构：深圳大学土木与交通工程学院广东深圳518060 深圳大学未来地下城市研究院广东深圳518060 澳门大学土木与环境工程系智慧城市物联网国家重点实验室中国澳门999078 

基　　金：国家自然科学基金重大项目(52090084) 国家自然科学基金面上项目(52078303) 

出 版 物：《混凝土》 (Concrete)

年 卷 期：2023年第3期

页      码：37-41页

摘      要：由于影响混凝土抗压强度的因素众多,且抗压强度与各影响因素之间的关系是一种复杂的非线性问题,采用了机器学习的方法较好地对混凝土抗压强度做出预测,研究采用BP和GA-BP两种神经网络分别对混凝土28 d抗压强度进行预测并进行分析,其中输入层的参数为水泥、炉渣、粉煤灰、水、减水剂、粗骨料和细骨料的用量。结果表明:与BP神经网络式相比,GA-BP神经网络预测值与实测值更为吻合,平均误差率减少了43%,有更好的预测能力。同时研究采用灰色关联算法对输入层进行敏感性分析,表明粗骨料用量的改变对28 d混凝土抗压强度的影响最大,并且在输入层删除敏感性较低的参数后,神经网络的预测效果有进一步提高。研究还通过GA-BP神经网络寻最优值对当混凝土强度达到最大值时,输入层各影响因素的数值进行了预测,为混凝土的抗压强度预测和配合比设计提供了分析方法且该神经网络对试验有较好的导向作用。

主 题 词：BP神经网络 GA-BP神经网络 混凝土 抗压强度 预测 

学科分类：08[工学] 081304[081304] 0805[工学-能源动力学] 080502[080502] 0813[工学-化工与制药类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1002-3550.2023.03.007

馆 藏 号：203121636...