利用遗传算法GA-BP神经网络筛选出最能表征混凝土抗压强度的因素指标,并以选取的因素指标作为输入变量,以抗压强度为输出变量,创建支持向量机(SVM)回归模型,克服了冗余因素指标对模型精度的影响。实例分析表明,采用筛选后的指标创建的SVM模型具有较高的精确度,对抗压强度的预测效果优于未经筛选的指标创建的SVM模型,简化了混凝土抗压强度评定的过程,只需考虑少量因素指标就能完成对抗压强度的评定。

兰州市科学技术局计划项目(兰财建发[2015]85号); 兰州石化职业技术学院科技资助项目(院发[2015]69号); 甘肃省科技厅计划项目(1204GKCA004); 甘肃省财政厅专项资金立项资助(甘财教[2013]116号);

混凝土抗压强度评定; 遗传算法; BP神经网络; 指标筛选; 支持向量机;

TP18;TU528

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