基于BP神经网络的混凝土抗压强度预测分析

作者:旷翔文; 王芳; 邓洁松; 付壮金; 刘雅婷
来源:安徽建筑, 2023, 30(01): 67-69.
DOI:10.16330/j.cnki.1007-7359.2023.1.029

摘要

混凝土的抗压强度是衡量混凝土质量的重要指标之一,混凝土的抗压强度不仅受实验条件的影响,同时受到外加剂、水泥、水等比例的影响。传统的测定混凝土抗压强度的实验方法耗时长、材料消耗大,且经常得不到准确的结果。文章采用MATLAB软件进行BP神经网络模型训练,用训练好的模型进行混凝土抗压强度的预测工作,神经网络的输入变量为影响混凝土抗压强度的八个因素,混凝土的抗压强度值为输出层结果。对一组混凝土样本进行抗压强度预测,得到的预测值与实测值间的误差均小于3%,预测结果较为精确。

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