【摘 要】
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在分析了BP神经网络预测模型的基础上,提出用模拟退火算法代替局部梯度下降法用来修正网络权值,从而避免了人工神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极小值的缺陷。根据已有碳化
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院,西安建筑科技大学土木工程学院
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在分析了BP神经网络预测模型的基础上,提出用模拟退火算法代替局部梯度下降法用来修正网络权值,从而避免了人工神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极小值的缺陷。根据已有碳化深度实测资料,选定预测模型进行理论输出值计算,以及用NN算法和SANN算法分别对其进行实验仿真训练得到三种输出值与实测值进行对比,结果表明,SANN算法的训练收敛速度更快,预测的数据精度更高。说明了该方法在混凝土碳化深度预测应用中的有效性。
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