再生混凝土强度预测的神经网络模型  

Neural network model of the recycled concrete strength

作　　者：韩越[1] 张新东[1] 

机构地区：[1]塔里木大学,新疆阿拉尔843300

出　　处：《混凝土》2008年第4期22-23,26,共3页Concrete

基　　金：塔里木大学科研基金资助项目,再生骨料混凝土试验研究(TDZKQN05001)

摘　　要：BP神经网络方法由于综合考虑了再生混凝土强度的各种影响因素,能够实现非线性关系,可以用于再生混凝土强度预测。为克服传统BP网络收敛速度慢、易出现麻痹现象等不足。研究采用L-M算法来改进传统的BP神经网络,仿真结果表明,该方法简单可行,搜索速度快,预测结果可靠、精度高。Because main factors of influencing recycled concrete strength are considered, BP neural network can deal with non-line problem and prediction recycled concrete strength.To overcome shortage of slow constringency speed and anesthesia phenomenon in conventional BP network, we used L-M algorithm improved BP neural network,calculating result makes know that this method is used to speed up the convergence and improve the performance.

关 键 词：再生混凝土 神经网络 强度预测 

分 类 号：TU528.01[建筑科学—建筑技术科学]