双掺混凝土强度的PSO-SV M模型应用

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双掺混凝土强度受多种因素的影响,同一配比试验往往需要进行多次反复试验,耗时费力.以双掺混凝土的 水灰比、砂率、胶凝材料用量、双掺比例及混凝土强度为基数建立了支持向量机( SVM)模型,并利用粒子群算法 (PSO)对支持向量机进行优化,成功建立了 PSOSVM强度预测模型.同时利用相同的样本数据建立BP神经网络 模型,并将PSOSVM模型的预测数据与BP神经网络进行比较,结果表明PSOSVM模型预测值与实际值的均方 差小于BP神经网络,PSOSVM对预测曲线的拟合程度高于BP神经网络.
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