【摘 要】
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对胶凝砂砾石28 d抗压强度数据集进行分析,认为其基本符合正态分布规律,同时基于Z-score标准化法判别并剔除该数据集中存在的异常值。在此基础上,建立了基于BP神经网络方法的胶凝砂砾石抗压强度预测模型,分析其预测效果并利用配对T检验方法检验实测与预测的均值差异性。结果表明,胶凝砂砾石抗压强度预测值的平均相对误差为9.4%,且与实测值的相关性接近1,说明BP神经网络模型能够实现胶凝砂砾石抗压强度的预测,且精度较高。
【机 构】
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安阳市万金渠管理处,水利部南水北调规划设计管理局,华北水利水电大学水利学院,河南省水环境模拟与治理重点实验室,水资源高效利用与保障工程河南省协同创新中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC0406803),河南省水环境模拟与治理重点实验室项目(21202)。
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对胶凝砂砾石28 d抗压强度数据集进行分析,认为其基本符合正态分布规律,同时基于Z-score标准化法判别并剔除该数据集中存在的异常值。在此基础上,建立了基于BP神经网络方法的胶凝砂砾石抗压强度预测模型,分析其预测效果并利用配对T检验方法检验实测与预测的均值差异性。结果表明,胶凝砂砾石抗压强度预测值的平均相对误差为9.4%,且与实测值的相关性接近1,说明BP神经网络模型能够实现胶凝砂砾石抗压强度的预测,且精度较高。
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