【摘 要】
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本文研究橡胶钢纤维混凝土强度的预测,随着科研需求的提高,传统的预测方法在准确度和批量处理上不能满足现实的需要,所以神经网络应用越来越广。但是单一的BP神经网络因其随
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本文研究橡胶钢纤维混凝土强度的预测,随着科研需求的提高,传统的预测方法在准确度和批量处理上不能满足现实的需要,所以神经网络应用越来越广。但是单一的BP神经网络因其随机产生的初始阈值和权值,易导致运算效率低以及出现局部最优解等问题。故本文采用一种新的元启发算法——粒子群(PSO)优化算法对BP神经网络进行优化,得到全局最优的初始权值和阈值,再进行BP神经网络的训练和强度预测。通过对50组标准立方体试件进行测试,得到了如下结论:1.钢纤维掺量0.75%以内,钢纤维可以提高混凝土抗压强度,但是钢纤维掺量继续增加,抗压强度增加不明显。橡胶颗粒的掺入导致混凝土强度有较大的下降。2.工作性方面,橡胶颗粒对混凝土的流动性影响不大,但是会使混凝土黏聚性和保水性有所下降。钢纤维会显著降低拌合物的和易性。3.分析表明PSO-BP神经网络最大相对误差为0.20421,平均相对误差为0.077849。单一 BP神经网络最大相对误差为0.27797,平均相对误差为0.13857。数据拟合方面PSO-BP神经网络有4%的优势。综上所述,PSO-BP神经网络预测橡胶钢纤维混凝土强度有较好的效果。
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