人工神经网络在自密实混凝土抗压强度预测中的应用
100 积分
50
评分
4.4 积分- 详情
- 2021-04-27
- 简介
pdf
- 596KB
- 页数 5P
- 阅读 99
- 下载 21
针对传统BP神经网络的不足,采用不同改进算法的网络模型对自密实混凝土抗压强度预测进行了详细的分析.研究表明:采用变梯度算法的模型M1、P-B复位算法的模型M2、拟牛顿算法的模型M3以及LM算法的模型M4,这4种模型均成功地建立了自密实混凝土强度的非线性关系,可用于其强度预测;通过用MATLAB编写程序,为解决BP网络隐层节点数的不确定性提供了一种较为方便的途径.
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于BP、RBF神经网络混凝土抗压强度预测 665KB
免振捣混凝土抗压强度的神经网络预测 101KB
基于BP神经网络的珊瑚混凝土抗压强度预测模型 473KB
基于PSO-BP神经网络的混凝土抗压强度预测 629KB
人工神经网络在自密实混凝土抗压强度预测中的应用 596KB
自密实混凝土工作性能和强度的BP神经网络预测 594KB
BP神经网络在路面材料抗压强度预测中的应用 246KB
人工神经网络在混凝土强度预测中的应用 519KB
自密实混凝土流动性试验及其神经网络预测研究 293KB
基于人工神经网络的混凝土强度预测研究 528KB