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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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3 R2 ?+ S" q+ E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 ; d# y, \) I, M. q- \
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
& C0 X" {% \' r, O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 2 K+ E2 {/ x" m/ k, x% I
Model)与 RBF(Radial
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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 D+ R  b& ~# N2 P/ @! a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
. Y8 ^% C$ A) M土碳化深度预测方法及理论。
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