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| 基于人工神经网络的碱矿渣混凝土强度预测 |
| 王雪芳 刘豪杰 马世龙 沈妍燃 吴文达 许利惟 张晓平 |
| 福州大学先进制造学院 福州大学土木工程学院 福建工程学院土木工程学院 北方工业大学电气与控制工程学院 |
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摘要 强度是混凝土的重要性能指标，碱矿渣混凝土的强度不仅与水胶比有关，还与碱激发剂相关，故而传统的硅酸盐水泥混凝土强度预测模型不适用于碱矿渣混凝土。为了能够精准预测碱矿渣混凝土的强度，减少试验次数，节约试验资源，将改进BP算法及主成分分析法(PCA)运用于人工神经网络模型，结果显示：相对于T-BP网络模型，基于碱矿渣混凝土构建的PCA-BP神经网络强度预测模型的训练速度更快、训练误差更小、精准度更高，平均相对误差只有3.81%,能够达到理想的预测效果，为有效预测碱矿渣混凝土强度提供了新的途径。
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| 关键词 ：
碱激发矿渣混凝土,
人工神经网络,
强度,
PCA-BP网络模型
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| 基金资助:泉州市科技计划项目(2022C012R)； |
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