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以粒子蜂群神经网络建立高性能混凝土强度模型
被引量：
3
1
作者
刘燕妮
连立川
吴波
《福州大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016年第2期253-258,共6页
以粒子蜂群算法整合神经网络,提出一套可以预测高性能混凝土强度模型的方法论.以两个已经发表的方法进行比较,包括演化运算树及倒传递网络.由模型准确度可知,研究提出的三种不同隐藏层节点的粒子蜂群神经网络模型预测准确度高于演化运算...
以粒子蜂群算法整合神经网络,提出一套可以预测高性能混凝土强度模型的方法论.以两个已经发表的方法进行比较,包括演化运算树及倒传递网络.由模型准确度可知,研究提出的三种不同隐藏层节点的粒子蜂群神经网络模型预测准确度高于演化运算树,但接近倒传递网络.由参数的影响性可知,粒子蜂群神经网络认为水泥、龄期、水、高炉矿渣粉、超塑剂、粉煤灰添加量对于高性能混凝土强度的影响性大,而粗、细骨料用量对高性能混凝土强度并不敏感,这样的结果与实际相符合.
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关键词
粒子
蜂群
算法
高性能混凝土
演化运算树
倒传递
网络
粒子
蜂群
神经网络
原文传递
题名
以粒子蜂群神经网络建立高性能混凝土强度模型
被引量：
3
1
作者
刘燕妮
连立川
吴波
机构
福建工程学院土木工程学院
出处
《福州大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016年第2期253-258,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51308120)
福建省自然科学基金资助项目(2014J05055)
福建省教育厅科技资助项目(GYZ15120)
文摘
以粒子蜂群算法整合神经网络,提出一套可以预测高性能混凝土强度模型的方法论.以两个已经发表的方法进行比较,包括演化运算树及倒传递网络.由模型准确度可知,研究提出的三种不同隐藏层节点的粒子蜂群神经网络模型预测准确度高于演化运算树,但接近倒传递网络.由参数的影响性可知,粒子蜂群神经网络认为水泥、龄期、水、高炉矿渣粉、超塑剂、粉煤灰添加量对于高性能混凝土强度的影响性大,而粗、细骨料用量对高性能混凝土强度并不敏感,这样的结果与实际相符合.
关键词
粒子
蜂群
算法
高性能混凝土
演化运算树
倒传递
网络
粒子
蜂群
神经网络
Keywords
particle bee algorithm
high-performance concrete
genetic operation tree
back-prop agation network
particle bee neural network
分类号
TU17 [建筑科学—建筑理论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
以粒子蜂群神经网络建立高性能混凝土强度模型
刘燕妮
连立川
吴波
《福州大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016
3
原文传递
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参考文献
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