基于BP网络的混凝土碳化深度预测  

Forecast of concrete carbonation depth based on BP network

作　　者：程云虹[1] 赵文[1] 董明[2] 

机构地区：[1]东北大学资源与土木工程学院,辽宁沈阳110004 [2]沈阳勘察测绘研究院,辽宁沈阳110004

出　　处：《四川建筑科学研究》2007年第6期62-64,共3页Sichuan Building Science

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50174013)

摘　　要：基于用改进的BP算法,建立了3-5-1(输入层为3个神经元,隐含层为5个神经元,输出层为1个神经元)混凝土碳化深度BP网络训练及预测模型,模型以水灰比、单位水泥用量及混凝土暴露时间为输入,训练模型以暴露时间为5年、10年、15年的混凝土碳化深度为输出,预测模型以暴露时间为20年、25年、30年的混凝土碳化深度为输出,训练及预测结果较为理想。Learning and forecast models （3-5-1） （there are 3 neurons in input layer, 5 neurons in hidden layer, and 1 neuron in output layer） of concrete carbonation depth are established based on optimized BP algorithm. Water cement ratio, unit cement consumption and service time are the inputs of the the models, and concrete carbonation depth（ after 5 years, 10 years, and 15years） is the output of the learning model, similarly, the outputs of the forecast model is concrete carbonation depth（after 20 years,25 years, and 30 years）. The forecast results conform to the test results very well.

关 键 词：混凝土 碳化深度 BP网络 水灰比 单位水泥用量 混凝土暴露时间 预测 

分 类 号：TU528.1[建筑科学—建筑技术科学]