基于BP网络的混凝土碳化研究

运用改进的BP算法,建立了3 5 1(输入层为3个神经元,隐含层为5个神经元,输出层为1个神经元)混凝土碳化深度BP网络计算模型·计算模型以水灰比、单位水泥用量及砂率为输入,以碳化深度为输出,计算结果与试验结果符合较好·同时,运用改进的BP算法,建立了3 5 1(输入层为3个神经元,隐含层为5个神经元,输出层为1个神经元)混凝土碳化深度BP网络预测模型·预测模型以水灰比、单位水泥用量及混凝土暴露时间为输入,预测模型之一以暴露20年的混凝土碳化深度为输出,预测模型之二以暴露30年的混凝土碳化深度为输出,预测结果均较为理想·

基于BP网络的混凝土碳化深度预测

基于用改进的BP算法,建立了3-5-1(输入层为3个神经元,隐含层为5个神经元,输出层为1个神经元)混凝土碳化深度BP网络训练及预测模型,模型以水灰比、单位水泥用量及混凝土暴露时间为输入,训练模型以暴露时间为5年、10年、15年的混凝土碳化深度为输出,预测模型以暴露时间为20年、25年、30年的混凝土碳化深度为输出,训练及预测结果较为理想。