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国内刊号：44-1251/T
国际刊号：1000-565X
发布日期:
作者：王毅红, 张建雄, 兰官奇, 等
单位：长安大学 建筑工程学院，陕西 西安 710061
关键词：RBF 神经网络,BP 神经网络,压制生土砖,抗压强度,回归分析模型
基金：国家自然科学基金资助项目 (51478043); 陕西省重点研发计划项目 (2017SF-376)
为了获得压制生土砖抗压强度预测模型，针对成型压力、含水率、水泥含量及高厚比对压制生土砖抗压强度的影响，基于国内外研究中的 91 组压制生土砖抗压强度试验数据，分别建立了用于预测压制生土砖抗压强度的 BP 神经网络模型和径向基(RBF) 神经网络模型，并将模型预测结果分别与试验结果及回归分析模型进行对比。结果表明: 人工神经网络模型对压制生土砖抗压强度的预测精度显著优于回归分析方法; 压制生土砖抗压强度与其配合比、成型压力及高厚比间存在复杂的非线性关系，回归分析模型不适用于解决此类复杂问题; BP 神经网络模型的整体预测效果较好，但容易陷入局部最优; ＲBF 神经网络模型能可靠地预测压制生土砖抗压强度，预测结果与试验结果比值的平均值为 1. 007，标准差为 0. 085，该预测模型具有较高精确度，能有效解决压制生土砖抗压强度与其影响因素间复杂的非线性关系，可为压制生土砖的配合比设计提供参考。
来源：2020年第7期
《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部
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