【摘 要】
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将人工蜂群算法与BP神经网络原理相结合,设计了预测精度更高的ABC-BP神经网络,基于室内加速锈蚀实验所获得相关数据,建立了预测钢筋锈蚀程度的网络模型。利用MATLAB平台进行
【基金项目】
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国家自然科学基金(51378032)
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将人工蜂群算法与BP神经网络原理相结合,设计了预测精度更高的ABC-BP神经网络,基于室内加速锈蚀实验所获得相关数据,建立了预测钢筋锈蚀程度的网络模型。利用MATLAB平台进行仿真训练,提取训练完成后的网络权值,研究了综合因素条件下混凝土内钢筋锈蚀程度与多个影响因素之间的关系。结果表明,ABC-BP神经网络较BP神经网络具有更高的预测精度,裂缝宽度对钢筋混凝土锈蚀程度影响较大,因此ABC-BP神经网络可用于预测钢筋混凝土构件锈蚀程度。
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