【摘 要】
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混凝土碳化是影响混凝土结构耐久性的关键因素,而影响混凝土碳化深度的因素众多且又复杂,现有的预测模型在预测精度上不够准确,且考虑的影响因素不全面。为了提高混凝土碳化
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院; 西安建筑科技大学土木工程学院; 西安建筑科技大学管理学院;
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0701309-02)
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混凝土碳化是影响混凝土结构耐久性的关键因素,而影响混凝土碳化深度的因素众多且又复杂,现有的预测模型在预测精度上不够准确,且考虑的影响因素不全面。为了提高混凝土碳化深度的预测精度,在已有混凝土碳化深度预测模型的基础上,将灰色系统GM(Gey Model)与RBF(Radial Basis Function)神经网络相融合,提出一种基于GM-RBF神经网络的混凝土碳化深度预测模型。通过仿真分析,GM-RBF神经网络组合模型比单一模型预测碳化深度的精度更高,在混凝土碳化深度预测中有较好的适用性,拓展了混凝土碳化深度预测方法及理论。
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