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标题: 基于 GM-RBF 神经网络的混凝土碳化深度预测 [打印本页]
作者: 杨利霞    时间: 2020-11-16 15:40
标题: 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
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" m9 C9 s: d: Y. r2 b+ u# X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
' A/ k0 F7 J8 Q' p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
3 I  m  d4 [2 B$ l9 w/ q) h! D6 I! x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
5 @0 |7 E; m+ uModel)与 RBF(Radial
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/ _% H+ }, M( A/ D/ B' {" M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
9 R+ d  h! e; B) {1 c1 F2 \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
. Y% V) |9 ~' N1 X% o7 x土碳化深度预测方法及理论。 ! Y, E0 l" g$ N2 N1 p2 P

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