【摘 要】
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为更准确地预测再生保温混凝土28 d的抗压强度,在Matlab2014a平台上通过遗传算法对BP神经网络的初始权值及阈值进行改进,建立了基于BP神经网络和遗传算法的再生保温混凝土28
【基金项目】
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国家自然科学项目(51678384),山西省留学回国人员科研资助项目(2017-038)
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为更准确地预测再生保温混凝土28 d的抗压强度,在Matlab2014a平台上通过遗传算法对BP神经网络的初始权值及阈值进行改进,建立了基于BP神经网络和遗传算法的再生保温混凝土28 d抗压强度预测模型,并采用试验数据作为训练样本和预测样本对GA-BP神经网络及BP神经网络预测模型的性能进行了比较。结果表明:与BP神经网络相比,GA-BP神经网络预测的相对误差较小且相对误差的变化较稳定。
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