【摘 要】
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文章针对传统的BP模型学习收敛速度慢容易陷入局部极小点等缺点，运用原始数据的非线性规格化函数，结合遗传算法调整权值，引入偏差单元，对BP模型进行了改进。提出运用改进的模型进
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文章针对传统的BP模型学习收敛速度慢容易陷入局部极小点等缺点，运用原始数据的非线性规格化函数，结合遗传算法调整权值，引入偏差单元，对BP模型进行了改进。提出运用改进的模型进行大体积混凝土温度预测与控制的新思路。通过实例验证，对于提高网络运行收敛速度、防止陷入局部极小点及克服手工调整参数的盲目性，都具有改善作用和一定的可操作性和实用性；为今后大体积混凝土温度预测与控制提供了可供借鉴的方法。
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