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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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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 $ x9 \7 `0 ~- o% o5 e
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
9 W1 j$ e( L) ~6 H, T2 M# B# ^  ^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 ! @* Z% _8 C4 I2 J
Model)与 RBF(Radial & H& |2 y4 r1 b2 @
Basis
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1 |! ~% Q3 q. @* ^* }- E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 $ b: M$ @& [" b5 I: S" B- E
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 " u. `  C0 @6 d! t4 B& D4 g7 c, |
土碳化深度预测方法及理论。 9 W* k9 g7 u* R4 W: \
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