| 基于BP神经网络CFRP约束混凝土抗压强度预测 |
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| 引用本文： | 马高,?覮,刘康.基于BP神经网络CFRP约束混凝土抗压强度预测[J].湖南大学学报(自然科学版),2021,48(9):88-97. |
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| 作者姓名： | 马高 ?覮 刘康 |
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| 作者单位： | 湖南大学土木工程学院,湖南长沙410082;工程结构损伤诊断湖南省重点实验室(湖南大学),湖南 长沙410082;湖南大学土木工程学院,湖南长沙410082 |
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| 摘 要： | 为研究BP神经网络对CFRP约束混凝土抗压强度的预测能力以及神经网络模型的输出性能,在大量的实验数据基础上,建立了CFRP约束混凝土抗压强度的BP神经网络预测模型,探讨了不同数据组合对神经网络模型预测精度的影响;基于神经网络理论,将高精度BP神经网络模型生成了可方便应用的一般公式和简化公式,并与已有经验公式进行了对比分析.研究结果表明:BP神经网络能够很好地挖掘输入输出参数的数据信息,得到高精度的预测模型;相比于传统回归模型,用purelin代替sigmoid做传递函数推导得到的简化线性方程式仅增加了一项常数项,其预测值与试验值比值的平均值为1.011,变异系数为0.112,具有更高的预测精度和稳定性.
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| 关 键 词： | 纤维增强复合材料 人工神经网络 FRP约束 强度模型 |
Prediction of Compressive Strength of CFRP-confined Concrete Columns Based on BP Neural Network |
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| MA Gao,LIU Kang.Prediction of Compressive Strength of CFRP-confined Concrete Columns Based on BP Neural Network[J].Journal of Hunan University(Naturnal Science),2021,48(9):88-97. |
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| Authors: | MA Gao LIU Kang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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