用BP网络预测高掺量粉煤灰对混凝土强度的影响
被引量:2
Prediction of the intensity of high-ratio fly ash concrete with BP network
摘要
大量掺入粉煤灰使得混凝土的组成更加复杂 ,其强度已不能用线性函数来求解 ,可采用人工神经网络来预测。结果表明 ,用BP网络来预测混凝土强度具有可靠的预测性能。
出处
《中国煤炭》
北大核心
2003年第12期38-39,共2页
China Coal
共引文献24
-
1张敬博,龚爱民,杨瑞美,田园.低水胶比掺粉煤灰混凝土的力学性能试验研究[J].水利科技与经济,2013,19(2):10-13.
-
2夏婷婷.公用事业民营化探析[J].当代经济,2005,22(3):29-30.
-
3牛季收,朱凯.粉煤灰对水下不分散混凝土性能的影响[J].硅酸盐通报,2008,27(4):875-880. 被引量:10
-
4谢友均,周士琼,尹建,刘宝举,龙广成.超细磨粉煤灰作用效应研究[J].济南大学学报(自然科学版),1998,14(S1):121-124. 被引量:11
-
5周永明.混凝土坍落度损失机理及控制方法[J].工程建设与设计,2009(3):105-108. 被引量:6
-
6侯铁军.高强度混凝土材料与施工质量控制[J].福建建材,2009(4):60-61. 被引量:1
-
7胡曙光,吕林女,马保国.掺高效减水剂混凝土坍落度损失的控制[J].混凝土与水泥制品,1998(5):20-22. 被引量:13
-
8蒲心诚.高强与高性能混凝土火山灰效应的数值分析[J].混凝土,1998(6):13-23. 被引量:57
-
9赵鹏,陈波.基于最小二乘支持向量机的高强混凝土强度预测[J].西部大开发(中旬刊),2010(3):74-75.
-
10王晓强,张爱玲,曲永岗.基于神经网络的集装箱运量预测[J].河海大学学报(自然科学版),1999,27(4):64-67. 被引量:8
同被引文献12
-
1李志成,任甲蕴,赵顺波,赵银萍.高强人工砂粉煤灰砼的研究和应用[J].粉煤灰综合利用,2004,18(6):18-20. 被引量:8
-
2吴德会.基于LS-SVM的粉煤灰混凝土强度预测模型[J].新型建筑材料,2007,34(3):66-70. 被引量:2
-
3VAPNIK V N. An overview of statistical learning theory[J]. IEEE Transaction Neural Networks, 1999,10(5):988-999.
-
4SUYKENS,J A K,VANDEWALLE J. Least square support vector machine classifiers[J]. Neural Processing Letters, 1999,9(3): 293-300.
-
5王小平 曹立明.遗传算法-理论、应用与软件实现[M].西安:西安交通大学出版社,2003..
-
6VapnikV N.The nature of statistical learning theory[M],New York: Spring-Verlag,1999.
-
7Vapnik V N.An overview of statestical leatning theory[J].IEEE Transaction Neural Networks, 1999, 10 (5) : 988-999.
-
8Suykens J A K , J. Vandewalle, Least squares support vector machine classifiers[J]. Neural Processing Letters, 1999,9 (3):293-300.
-
9Suykens J A K, Vandewalle J. Sparse least squares support vector machine classifiers[C],Apfil.2000, Binges Belgium:Euro pean-symposium on artificial neural networks:37-42.
-
10胡明玉,唐明述.神经网络在高强粉煤灰混凝土强度预测及优化设计中的应用[J].混凝土,2001(1):13-17. 被引量:31
二级引证文献4
-
1马金鱼.GA-LSSVM模型在粉煤灰混凝土强度预测中的应用[J].宁夏工程技术,2009,8(4):325-327. 被引量:2
-
2陆克芬,方崇,张春乐.非参数投影寻踪回归在粉煤灰混凝土强度预测中的应用[J].计算机工程与设计,2010,31(6):1394-1396. 被引量:2
-
3张研,苏国韶,燕柳斌.高强混凝土强度预测的高斯过程机器学习模型[J].混凝土,2011(11):18-20. 被引量:5
-
4饶炜东.机器学习在混凝土抗压强度预测中的应用[J].统计学与应用,2017,6(1):1-6. 被引量:1
-
1张耀庭,胡兴源,罗菡.应用BP网络预测混凝土中的钢筋锈蚀量[J].华中理工大学学报,2000,28(12):93-95. 被引量:4
-
2刘兴远.用BP网络预测砌块砌体的力学性能[J].建筑砌块与砌块建筑,1993(6):1-2.
-
3张兰芳,赵兴君,岳瑜.用BP网络预测粉煤灰混凝土的渗透性[J].粉煤灰综合利用,2002,16(4):37-38. 被引量:3
-
4张耀庭,罗菡,胡兴源.应用BP网络预测混凝土中的钢筋锈蚀量[J].混凝土,2001(2):56-59. 被引量:11
-
5张玉敏,王铁成,郭小强.应用BP网络预测海水侵蚀混凝土的强度[J].济南大学学报(自然科学版),2002,16(3):248-250. 被引量:1
-
6姜德义,谢世平,李光扬,蒋再文.灰色关联度和BP网络预测边坡稳定性的对比分析[J].西部探矿工程,2007,19(12):8-11.
-
7李瑞鸽,张国强.BP网络预测再生混凝土性能研究[J].低温建筑技术,2007,29(6):10-12.
-
8孙红丽.构建BP网络结构方法及其在预测上应用[J].河南科学,2009,27(7):839-841. 被引量:5
-
9盛仲飙.BP神经网络在数据预测中的应用[J].软件导刊,2016,15(1):147-148. 被引量:6
-
10潘庆红,吕磊.BP神经网络在基坑工程变形预测中的应用[J].山西建筑,2011,37(12):73-74. 被引量:1