基于RBF神经网络的混杂纤维混凝土强度预测

针对混杂纤维混凝土强度受多种因素影响,强度与各影响因素之间关系为复杂的非线性问题,通过人工神经网络的自适应、自学习和非线性映射,可以找到以影响因素为输入变量、以混杂纤维混凝土强度为输出变量之间的非线性关系,在文献试验实测值的基础上采用MATLAB神经网络工具箱建立了四个三层RBF和BP神经网络模型,采用所建立的RBF和BP神经网络对混杂纤维混凝土的抗拉强度和抗折强度分别进行预测,并将各自的预测值和实测值进行了对比分析。结果表明:RBF神经网络预测值与试验实测值吻合良好,较之BP神经网络有更高的强度预测能力,该方法可行且预测精度满足工程需要,为工程上研究混杂纤维混凝土强度提供了新方法。