基于RBF网络的商品混凝土强度预测分析

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【摘要】

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提出具有9个输入节点, 1个输出节点的 RBF神经网络模型来模拟抗压强度及其影响因素之间复杂非线性关系.作为对比,作者同时比较了3种不同输入模型的RBF网络的预测效果并与传统

【作者】

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赵胜利刘燕

【机构】

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天津大学管理学院,河北农业大学城建学院

【出处】

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计算机工程

【发表日期】

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2005年18期

【关键词】

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RBF神经网络抗压强度性能预测 RBF neural network Compressive strength Performance predicti

【基金项目】

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国家自然科学基金

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提出具有9个输入节点, 1个输出节点的 RBF神经网络模型来模拟抗压强度及其影响因素之间复杂非线性关系.作为对比,作者同时比较了3种不同输入模型的RBF网络的预测效果并与传统的BP网络模型进行比较,结果表明,文章提出的RBF网络模型具有很高的预测精度和较强的泛化能力,可作为商品混凝土性能分析的一种新型有效的方法.

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