摘要
阐述了人工神经网络模型的基本原理,建立了混凝土强度人工神经网络预测模型,通过试验证实了该模型的可靠性。
出处
《公路交通技术》
1999年第4期45-49,共5页
Technology of Highway and Transport
同被引文献15
-
1萧愉.粉煤灰硅酸盐混凝土工艺“黑箱”数学模型及其优化设计的探讨[J].水泥与房建材料,1989(2):8-19. 被引量:1
-
2金漫彤,沈学优.土壤聚合物的制备及其固化重金属离子的研究[J].化工环保,2005,25(2):84-87. 被引量:20
-
3徐科,吴立,陈德珍.采用螯合剂稳定垃圾焚烧飞灰中的重金属[J].能源研究与信息,2005,21(2):82-89. 被引量:23
-
4金漫彤,张琼,楼敏晓,王连军.粉煤灰用于土壤聚合物固化重金属离子的研究[J].硅酸盐通报,2007,26(3):467-471. 被引量:30
-
5ZHANG Jian guo, PROVIS J L, FENG Ding-wu, et al. Geopolymers for immobilization of Cr6+, Cd2+, and Pb2+[J]. Journal of Hazardous Materials, 2008,157(2/3) :587-598.
-
6XU Hua, DEVENTER J S J. The geopolymerisation of alumino silicate minerals[J]. Mineral Processing, 2000,59: 247-266.
-
7DAVIDOVITS J. Geopolymeric concretes for environmental protection[J]. Concrete International, 1990,12(7): 30-40.
-
8代新祥.碱激活土聚水泥的制备、结构与性能[D].广州:华南理工大学,2004:35.
-
9郭金纯,余江滔,陆洲导.不同温-时影响下混凝土劈拉强度的试验研究[J].工业建筑,2008,38(9):74-76. 被引量:12
-
10冯琼,云斯宁,李辉,刘龙,徐德龙.芒硝工业尾矿制备碱激发偏高岭土胶凝材料[J].西安建筑科技大学学报(自然科学版),2008,40(6):800-805. 被引量:2
二级引证文献4
-
1金漫彤,陈颖,董海丽.飞灰基地聚合物固化体耐硫酸盐侵蚀性能研究[J].浙江工业大学学报,2013,41(6):596-600. 被引量:5
-
2金漫彤,陈林伟.添加剂对飞灰基地聚合物固化体性能的影响[J].浙江工业大学学报,2014,42(1):6-10. 被引量:3
-
3简家成,刘峥,杨宏斌,刘丽荣,虞爱平.地聚物胶凝材料制备及应用研究现状[J].矿产综合利用,2014(3):18-22. 被引量:31
-
4金漫彤,夏睿祺,孙烨.秸秆地质聚合物复合材料环境稳定性研究[J].浙江工业大学学报,2017,45(1):43-46. 被引量:1
-
1胡启晨,胡斌,蒋海飞.BP人工神经网络在深基坑桩体位移预测中的应用[J].安全与环境工程,2013,20(3):154-158. 被引量:18
-
2郭应时,张生瑞,付昌会.私人汽车购买意向预测的人工神经网络模型[J].西安公路交通大学学报,2000,20(3):86-89. 被引量:2
-
3张向东,汪东林.膨胀土胀缩变形量的人工神经网络预测模型[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2004,23(4):466-468. 被引量:8
-
4许静,李晓静.财务困境预测中BP神经网络模型应用综述[J].中国管理信息化,2009,12(21):7-9. 被引量:1
-
5李志农.基于神经网络的深基坑支护变形预测[J].大众科技,2005,7(5):8-9. 被引量:3
-
6范颖芳,周晶.基于分形研究的受腐蚀钢筋混凝土构件承载力预测模型[J].大连理工大学学报,2005,45(1):108-112. 被引量:1
-
7杨晓慧,张卓.滑坡预测的混沌神经网络模型[J].华东公路,2007(3):73-75. 被引量:2
-
8张树光,张向东,李永靖.基坑周围地表沉降的人工神经网络预测[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2001,20(6):767-769. 被引量:17
-
9肖前慧,范骏.基于人工神经网络的混凝土抗冻性预测[J].混凝土,2013(1):30-32. 被引量:5
-
10周家林,段正澄,邓建春,李勇,邵新宇.基于粒子群算法的神经网络优化及其在镗孔加工中的应用[J].中国机械工程,2004,15(21):1927-1929. 被引量:18