基于 GM-RBF 神经网络的混凝土碳化深度预测
基于 GM-RBF 神经网络的混凝土碳化深度预测混凝土碳化是影响混凝土结构耐久性的关键因素,而影响混凝土碳化深度的因素众多且又复
杂,现有的预测模型在预测精度上不够准确,且考虑的影响因素不全面。 为了提高混凝土碳化深度的预测精
度,在已有混凝土碳化深度预测模型的基础上,将灰色系统 GM(Gey
Model)与 RBF(Radial
Basis
Function)神
经网络相融合,提出一种基于 GM-RBF 神经网络的混凝土碳化深度预测模型。 通过仿真分析,GM-RBF 神经
网络组合模型比单一模型预测碳化深度的精度更高,在混凝土碳化深度预测中有较好的适用性,拓展了混凝
土碳化深度预测方法及理论。
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