期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
BP神经网络在混凝土性能预测中的研究进展
下载PDF
职称材料
导出
摘要
随着人工智能技术的快速发展,BP神经网络在混凝土性能预测研究中的应用愈加广泛。文章在介绍BP神经网络设计原理的基础上,对BP神经网络在混凝土强度和混凝土耐久性方面的研究现状进行分析,总结BP神经网络在混凝土性能预测研究中的主要特征并提出未来展望,以期为混凝土性能预测相关研究提供理论参考。
作者
张玉箫
机构地区
安徽建工检测科技集团有限公司
出处
《安徽建筑》
2024年第2期80-82,共3页
Anhui Architecture
关键词
BP神经网络
混凝土性能
预测
分类号
TU528.571 [建筑科学—建筑技术科学]
引文网络
相关文献
节点文献
二级参考文献
235
参考文献
25
共引文献
253
同被引文献
0
引证文献
0
二级引证文献
0
参考文献
25
1
旷翔文,王芳,邓洁松,付壮金,刘雅婷.
基于BP神经网络的混凝土抗压强度预测分析[J]
.安徽建筑,2023,30(1):67-69.
被引量:2
2
张丽素,乔京生,张弛,赵江山.
不同因素对再生混凝土抗压强度的影响[J]
.华北理工大学学报(自然科学版),2018,40(2):61-65.
被引量:9
3
陈洪根,龙蔚莹,李昕,陆孟杰,左乐,潘晨.
基于BP神经网络的粉煤灰混凝土抗压强度预测研究[J]
.建筑结构,2021,51(S02):1041-1045.
被引量:11
4
张驰,郭媛,黎明.
人工神经网络模型发展及应用综述[J]
.计算机工程与应用,2021,57(11):57-69.
被引量:159
5
周双喜.
BP神经网络预测混凝土抗渗性能的研究[J]
.五邑大学学报(自然科学版),2009,23(1):52-56.
被引量:3
6
闫春岭,张爱玲,胡海波,胡春生.
RBF与改进BP神经网络的混凝土抗冻性预测[J]
.水泥工程,2016(5):19-22.
被引量:3
7
金浏,赵瑞,杜修力.
混凝土抗压强度尺寸效应的神经网络预测模型[J]
.北京工业大学学报,2021,47(3):260-268.
被引量:17
8
白浩杰,刘元珍,郭耀东,赵敏.
基于GA-BP神经网络的再生保温混凝土强度预测[J]
.混凝土,2020(11):16-19.
被引量:10
9
赖泽涵,宋健,付军,周军,左雪娜.
基于神经网络结合遗传算法的混凝土弹模与强度性能预测[J]
.工程与建设,2020,34(2):332-334.
被引量:2
10
梁凯轩,赵帮轩,张轩.
基于BP神经网络的高寒混凝土抗压强度预测研究[J]
.安徽建筑,2021,28(12):89-90.
被引量:2
二级参考文献
235
1
万崔星,孙敏.
基于BP神经网络的纤维混凝土力学性能预测模型[J]
.科技通报,2021,37(8):90-93.
被引量:7
2
宋绍剑,朱靖旭.
基于Mask R-CNN和迁移学习的水下生物目标识别研究[J]
.计算机应用研究,2020,37(S02):386-388.
被引量:9
3
Jiangquan ZHANG,Yi SUN,Liang GUO,Hongli GAO,Xin HONG,Hongliang SONG.
A new bearing fault diagnosis method based on modified convolutional neural networks[J]
.Chinese Journal of Aeronautics,2020,33(2):439-447.
被引量:34
4
陈强,王新刚.
人工神经网络在混凝土强度预测中的应用[J]
.工业建筑,2007,37(z1):1013-1016.
被引量:5
5
夏正武.
再生混凝土的基本力学性能试验研究[J]
.西部探矿工程,2006,18(8):253-255.
被引量:10
6
任洪娥,霍满冬.
基于PSO优化的SVM预测应用研究[J]
.计算机应用研究,2009,26(3):867-869.
被引量:32
7
曹国金,杨威,沈辉.
人工神经网络在隧洞工程应用[J]
.电力勘测设计,2001,13(4):33-36.
被引量:3
8
杜平,刘书贤,谭广柱,刘魁星.
基于四维温度场理论的大体积混凝土数值分析[J]
.辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2012,31(4):526-530.
被引量:12
9
周静海,岳秀杰,白姝君.
废弃纤维再生混凝土的氯离子抗渗性能[J]
.济南大学学报(自然科学版),2013,27(3):320-324.
被引量:16
10
高丹盈,王勤学,李翔宇.
龄期和尺寸对纤维矿渣微粉混凝土抗压强度的影响[J]
.工业建筑,2011,41(S1):739-742.
被引量:9
共引文献
253
1
王怡,普运伟.
基于CNN-BiLSTM-Attention融合神经网络的大气温度预测[J]
.中国水运(下半月),2023(1):25-27.
被引量:1
2
杨大为,蔡宇.
基于迁移学习与改进型AlexNet的蝴蝶分类算法[J]
.信息与控制,2023,52(4):514-524.
被引量:1
3
冯建英,苏允汇,龚劭齐,王智,穆维松.
基于集成学习的农业生产技术效率评价方法[J]
.农业机械学报,2021,52(S01):148-155.
被引量:6
4
李宁,杨镇华,马伟中,李昊,王行行.
基于CatBoost算法的SAP混凝土抗压强度预测[J]
.内蒙古公路与运输,2023(5):1-6.
被引量:1
5
万崔星,孙敏.
基于BP神经网络的纤维混凝土力学性能预测模型[J]
.科技通报,2021,37(8):90-93.
被引量:7
6
侯超,周晓光.
基于机器学习的矩形钢管混凝土柱偏压承载力预测[J]
.建筑结构学报,2022,43(S01):155-166.
被引量:3
7
胡鹏,吴俊,江丙云,袁鹏飞,刘俊磊,刘昊.
充电桩抗冲击性能的BP神经网络预测[J]
.机械设计,2023,40(S02):143-148.
8
宋恩泽,张颖,邵光成,刘杰,王羿,朱雪颖.
基于无人机多光谱遥感的农业园区地物分类研究[J]
.江苏农业学报,2023,39(9):1862-1871.
9
葛序尧,刘佳伟,梁汝鸣,郑垒,张海霞.
不同养护条件对再生混凝土强度的影响[J]
.建筑结构,2022,52(S02):1097-1101.
被引量:2
10
钱来,王伟.
一种基于C-GRU飞行轨迹预测方法[J]
.电子测量技术,2022,45(10):87-92.
被引量:2
1
舒海峰.
超高性能混凝土材料的研究及耐久性分析[J]
.新材料·新装饰,2024,6(5):12-14.
安徽建筑
2024年 第2期
职称评审材料打包下载
相关作者
内容加载中请稍等...
相关机构
内容加载中请稍等...
相关主题
内容加载中请稍等...
浏览历史
内容加载中请稍等...
;
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部