【摘 要】
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在分析钢渣土强度影响因素基础上,选取钢渣龄期、钢渣细度、钢渣掺量3种主要因素作为人工神经网络的输入值,钢渣土7天无侧限抗压强度作为输出值,建立了钢渣土强度预测的BP网
【机 构】
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中原工学院建筑工程学院,郑州大学水利与环境学院
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在分析钢渣土强度影响因素基础上,选取钢渣龄期、钢渣细度、钢渣掺量3种主要因素作为人工神经网络的输入值,钢渣土7天无侧限抗压强度作为输出值,建立了钢渣土强度预测的BP网络模型。研究结果表明：训练BP神经网络时,17组自变量数据中无侧限抗压强度的网络拟合值与实测值基本重合,误差为-4.054%~3.214%。BP网络方法应用于钢渣土强度的预测方面具有较高的精度,预测与实测结果最大相差为0.02 MPa,最大误差为5.556%,可见,基于3参数的BP神经网络模型在钢渣稳定土新型路床材料7天无侧限抗压强度中的应用
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