WDFXW文档下载网
首页     文档分类     最新文档    

 
注册 | 登录 点击查看的信息 | 退出
 

基于人工神经网络的混凝土抗冻性预测

文档名称:基于人工神经网络的混凝土抗冻性预测
分享到:

文档名称:基于人工神经网络的混凝土抗冻性预测
文档关注次数:656
文档格式:纸质版或者PDF电子版(用Acrobat Reader打开)或Word版本doc格式
PDF格式 基于人工神经网络的混凝土抗冻性预测 免费下载 Word格式 基于人工神经网络的混凝土抗冻性预测 免费下载免费下载文档
文档大小:211KB
上传者:xiaoxususy
添加时间:2019/05/21
内容摘要:
wwW. xlletlltll.con
2013年第1期(总第279期)


理论研究
Number I in 2013(Total No 279
Concrete
THEORETICAL RESEARCH
doi:10.3969/j.iss.1002-350.2013.01.009
基于人工神经网络的混凝土抗冻性预测
肖前慧',范骏2
(1.西安科技大学建筑与土木工程学院,陕西西安710054;2.成都基准方中建筑设计事务所西安分所,陕西西安710000
摘要:简要介绍了 MATLAB人工神经网络,闻述了人工神经网络预测模型的基本思想和模型特点。随着神经网络技术的
不断完善和发展,人工神经网络广泛地用于土木工程的各个领域,可针对混凝土冻融与各种因素之间的相互关系,并且随着数据
的不断积累、可在新样本基础上进行自学、形成较完整的评估预测系统。针对混凝土冻融后的相对动弹性模量的变化,应用BP网
络建立了评估混凝土冻融后的性能的人工神经元网络模型,较好地解决了多影响因子的非线性映射问题,但真正用于工程实践
还有许多问题需要进一步的研究解决。
关键词:混凝土;抗冻性;人工神经网络;相对动弹性模量
中图分类号:TU528.01
文献标志码:A
文章编号:1002-3550(2013)01-0030-03
Based on artificial neural network prediction concrete frost resistance
XIAO Qian-huil, FAN?
( 1. Xi'an University of Science and Technology, Xi'an 710054, China
2. Chengdu Jizhunfangzhong in Xi'an Branch of the Architectural Design Firm, Xi'an 710000, China)
Abstract: Brief introduction of MATLAB artificial neural network described the basic idea and characteristics of the model based on
artificial neural network With neural network echnology unceasing consummation and development, a ificial neural network was widely
used in many civil engineering field iming at the concrete after freezing and thawing of relative dynamic elastic modulus change, the ap-
plication of BP network to cstablish the evaluation of concrete after freezing and thawing of the performance of the artificial neural net-
work model, better land solved much impact factor of the problem of nonlinear mapping, but the real used in engineering practice and
many problems need to be further solved
Key words: concrete; frost resistance; artificial neural network relative dynamic elastic modulus
0引言
出的网络结构。
混凝土的冻融过程伴随着许多不确定性,由于所处环
模型特点
境的影响,致使描述混凝土冻融规律的表达方式也具有不
针对传统BP算法的缺陷,目前已有不少人对此提出
确定性,这些不确定性主要来源于测量数据的随机性、系统了改进的方法,其中,自适应附加动量项算法由于具有简
误差以及某些不能确知的不定性。采用一般的统计方法
单、实用的特点,获得了广泛的应用。所以本研究网络训练
由于试验观测数据的离散性较大,造成统计分析结果不太
采用有自适应的梯度下降法,其在训练过程中可以合理地
理想。
改变学习率,进而避免以上的缺陷,同时降低了网络对于
近几年来,随着人工神经网络研究的发展,其应用范
围正逐渐扩大,其特点如信息分布方式,一定的容错性以
误差曲面局部细节的敏感性,提高了学习速度和增加算法
及自适应性越来越多地受到人们的关注。因此,本研究将人
的可靠性。
工神经网络应用到混凝土冻融相关变化规律方面,主要用
基于BP算法的神经网络中各层节点数的选择对网络
于预测冻融混凝土的相对动弹性模量。
的性能影响也很大,层内节点数需要进行适当的选择。BP
网络的输入、输出层节点数,一般来说,要由网络的用途和
基本思想
研究工作的实际情况来决定。
冻融混凝土的相对动弹性模量的预测建模问题可以
针对不同的训练目的,本研究主要按照以下步骤建立
归结为建立相对动弹性模量与其影响因素之间的非线性网络结构:
输入输出关系,所以,预测问题可概括为建立多输人、单输
(1)确定输入节点数和输出层数;
收稿日期:2012-08-13
基金项目:国家自然科学基金重点项目(50538060);西安科技大学培育基金(201131)
30
评论
序号
评论内容
用户名
日期
发表新评论 或 请提供可参考的全文下载链接
用户名
 
相关免费下载文档
 
 
文档下载排行
 
 
最新免费下载文档
 
WDFXW文档分享网 |联系我们
版权所有:www.WDFXW.net  | 鲁ICP备14035066号-3