| 基于人工神经网络的混凝土碳化深度研究 |
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| 引用本文： | 孟芝佳,马孝翔,李国辉.基于人工神经网络的混凝土碳化深度研究[J].微机发展,2006,16(11):231-233. |
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| 作者姓名： | 孟芝佳 马孝翔 李国辉 |
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| 作者单位： | 东南大学计算机科学与工程系 江苏南京210096(孟芝佳)，温州市质检站监测中心 浙江温州325013(马孝翔)，中铁一局集团第五工程有限公司 江苏南京210096(李国辉) |
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| 摘 要： | 介绍了BP神经网络的基本概念与结构,提出了计算和预测混凝土碳化深度的神经网络模型。建立1-3-1单因子(时间)输入向量网络与传统回归分析方法进行比较;建立6-4-1多因子输入向量网络计算及预测混凝土碳化深度。分析结果表明该模型计算和预测精度都能达到工程要求,适合在工程中应用。
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| 关 键 词： | 神经网络 BP算法 混凝土 碳化 |
| 文章编号： | 1673-629X(2006)11-0231-03 |
| 修稿时间： | 2006年2月26日 |
Research on Carbonation of Concrete Based on Artificial Neural Network |
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| MENG Zhi-jia,MA Xiao-xiang,LI Guo-hui.Research on Carbonation of Concrete Based on Artificial Neural Network[J].Microcomputer Development,2006,16(11):231-233. |
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| Authors: | MENG Zhi-jia MA Xiao-xiang LI Guo-hui |
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| Affiliation: | MENG Zhi-jia~1,MA Xiao-xiang~2,LI Guo-hui~3 |
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| Abstract: | Introduced the primary concepts and components of BP neural network.A model based on BP neural network is presented to calculate and forecast carbonation depth.Build 1-3-1 network with single inputs(time) to calculate carbonation depth,compared with the result of traditional recursive analysis;build 6-4-1 network with multiple inputs to calculate and forecast carbonation depth.It is concluded through analysis that the BP network model has high precision in calculation and forecast and the model is suitable for practical use. |
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| Keywords: | neural network BP algorithm concrete carbonation |
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