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基于耦合BAS-MLP的混凝土抗压强度预测
引用本文:汪声瑞,胡畔,陈思宝,肖约. 基于耦合BAS-MLP的混凝土抗压强度预测[J]. 建筑材料学报, 2023, 26(7): 705-715
作者姓名:汪声瑞  胡畔  陈思宝  肖约
作者单位:1.武汉理工大学 土木工程与建筑学院,湖北 武汉 430070;2.长江勘测规划设计研究有限责任公司,湖北 武汉 430010;3.华杰工程咨询有限公司 中南分公司,湖北 武汉 430000
基金项目:中国工程院咨询研究基金资助项目(2019-XZ-19)
摘    要:针对1 030组混凝土抗压强度试验数据,通过天牛须搜寻算法(BAS)来训练多层神经网络(MLP),并与混合复杂进化方法(SCE)-MLP、多元宇宙优化算法(MVO)-MLP这2种耦合模型算法进行对比分析,得到可用于预测混凝土抗压强度的算法模型.结果表明:BAS可以显著提高MLP的训练精度和预测精度,该算法比SCE-MLP、MVO-MLP耦合模型算法更快、更准确;与人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)个体学习算法相比,元启发式算法在混凝土抗压强度预测方便表现出良好的优越性.同时讨论了BAS-MLP模型中与训练数据集数量和输入变量数量相关的因素,发现使用1 030组数据的80%即可获得良好的预测结果.

关 键 词:混凝土  抗压强度  耦合  预测  学习算法  训练数据集
收稿时间:2022-09-26
修稿时间:2023-01-05

Prediction of Concrete Compressive Strength Based on Coupled BAS-MLP
WANG Shengrui,HU Pan,CHEN Sibao,XIAO Yue. Prediction of Concrete Compressive Strength Based on Coupled BAS-MLP[J]. Journal of Building Materials, 2023, 26(7): 705-715
Authors:WANG Shengrui  HU Pan  CHEN Sibao  XIAO Yue
Abstract:
Keywords:concrete  compressive strength  coupling  prediction  learning algorithm  training data set
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