再生混凝土抗压强度预测方法研究

以BP神经网络在解决非线性问题方面的优越性为指导思想,建立了再生混凝土28 d抗压强度预测模型。利用具有全局搜索优势的遗传算法对BP神经网络进行优化,提高BP神经网络的预测精度。经过查阅相关文献,筛选出较为合适的L-M算法作为训练函数,把收集到的再生混凝土配合比数据代入网络进行训练与预测。结果表明,GA-BP神经网络预测精度较BP神经网络有了进一步提高。