【摘 要】
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为了优化混凝土配合比,采用直接搜索算法对既有的混凝土配合比进行优化设计;为了提高BP神经网络的预测精度,利用遗传算法对普通BP神经网络的权值和阈值进行优化,充分发挥BP神
【基金项目】
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国家自然科学基金(51268032);长江学者和创新团队发展计划(IRT1139)
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为了优化混凝土配合比,采用直接搜索算法对既有的混凝土配合比进行优化设计;为了提高BP神经网络的预测精度,利用遗传算法对普通BP神经网络的权值和阈值进行优化,充分发挥BP神经网络处理非线性问题的能力强、收敛速度快、预测精度高的优点,以既有混凝土配合比为训练样本,对优化后的混凝土强度进行预测,预测精度得到了大幅度提高,经实验验证,该配合比下的混凝土不仅满足功能性、工作性以及耐久性要求,而且大幅节约原材料成本。
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