【摘 要】
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以水灰比、相对湿度、水泥、粉煤灰以及玻化微珠含量为输入变量,基于径向基概率神经网络对无机保温砂浆的收缩进行预测。与多项式回归模型相比,RBPNN模型的预测精度、平衡性
【机 构】
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同济大学先进土木工程材料教育部重点实验室,
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以水灰比、相对湿度、水泥、粉煤灰以及玻化微珠含量为输入变量,基于径向基概率神经网络对无机保温砂浆的收缩进行预测。与多项式回归模型相比,RBPNN模型的预测精度、平衡性以及泛化性都显著优于前者。此外,通过反演的方法该模型还可以用于无机保温砂浆配比的优化。
The water-cement ratio, relative humidity, cement, fly ash and the content of vitrified microbeads were used as input variables to predict the shrinkage of inorganic thermal insulation mortar based on radial basis probabilistic neural network. Compared with the polynomial regression model, RBPNN model prediction accuracy, balance and generalization are significantly better than the former. In addition, through the inversion method, the model can also be used to optimize the ratio of inorganic thermal insulation mortar.
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