基于人工神经网络的碱矿渣混凝土强度预测

作者：王雪芳; 刘豪杰; 马世龙; 沈妍燃; 吴文达^*; 许利惟; 张晓平

来源：南昌大学学报(工科版), 2023, 45(04): 365-408.

DOI：10.13764/j.cnki.ncdg.2023.04.006

• 碱激发矿渣混凝土
• 人工神经网络
• 强度
• PCA-BP网络模型

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。

• 单位
  福州大学; 福建工程学院; 北方工业大学; 土木工程学院