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1、学兔兔www.xuetutu.com2011年第5期(总第259期)混凝土理论研究THE0RETICALRESEARCHNumber5in2011(TotalNo.259)Concretedoi:10.3969/j.issn.1002—3550.2011.05.006混凝土抗渗性能预测的自适应小波神经网络模型姚立国,唐志强,刘瑞彩(河北省第四建筑工程公司,河北石家庄050081)摘要:通过正交试验数据,采用白适应小波神经网络分析方法,研究混凝土的氯离子卡厂散系数与混凝土配合比6个参数之间的非线性映射关系.建立了混凝土抗渗性能评估的智能信息
2、模型,该研究成果可以减少混凝土试配次数,节约大量的人力、物力和时『日J,为高性能混凝土的研究发展奠定了基础。结果表明此模型的可靠度很高,可以用于混凝土渗透性的设计及评估。实现了由网络本身自动确定神经单元的数目,避免人为的影响,提高了辨识和预测的可靠性和智能化程度。通过实例分析表明,所建立的自适应小波基激活函数神经网络模型,NiP,$~NN精度高,具有重要的推广应用价值。关键词:正交试验;氯离子扩散系数;自适应小波基;神经网络;辨识;预测中图分类号:TU528O1文献标志码:A文章编号:1002—3550(2011)05—0015—03Se
3、lf—adaptivewaveletneuralnetworkforpredictingimpermeabilityofconcreteYAOLi-guo.TANGZhi—qiang,LIURui—cai(FourthConstructionCompanyofHebeiProvince,Shijiazhuang050081,China)Abstract:Concretepermeabilityhaveadirectimpactonitsdurability,andthetraditiontestconsumelargeamountofti
4、mesurely.Accordingor—thogonaltestdata,therelationshipbetweenthechloridediffusioncoefficientandsixparametersontheimpermeableperformancewaspresentedBasedonSelf-adaptivewaveletneuralnetworkmethod,aintelligentinformationanalysisofSelf-adaptivewaveletneuralnetworkmethod,anarti
5、—fieialintelligenceinformationmodelforpredictingimpermeabilityofconcretewasestablished.Resultindicatesthatprojectionpursuitregressionmodelisreliableenoughtoconcrete’Svirtualdesign.Itistestedbysomeexamplesthatthemodelhasahighaccuracyofrecognitionandpredica—tion,itisvaluabl
6、eforgeneralizationsandapplications.Keywords:orthogonaltest:chlorideiondiffusioncoefficient;self-adaptivewaveletbase;artificalneuralnetwork;recognition;predication研究提供了有力的支持。(】引言综上所述,在利用神经网络对混凝土抗渗能力系统预测时,2O世纪3O年代,人们开始关注混凝土的抗渗性能,是始于网络单元的数目的确定成为一个困难。为此,本研究尝试采用自大型水丁丁程的建设,诸如混凝
7、土水坝、水渠、涵管及位于地下适应小波基函数代替传BP网络激活函数,自动确定单元数目,水位线以下的地下结构如隧道等;一旦混凝土的抗渗性能不足以提高预测模型智能化程度。或受到破坏,会降低这些结构的使用效能,造成污染、渗漏等事1自适应小波神经网络激活函数故。从2O世纪80年代起,人们重新对混凝土抗渗性能产生兴趣,是由于混凝土的耐久性问题日益为人们所关注。混凝土1.1小波基激活函数特点的耐久性,与水和其他有害液体、气体向其内部流动的数量、范小波基激活函数采用非线性小波基函数代替非线性Sigmoid同等有关,因此抗渗性能高的混凝土,其耐久性就好。近
8、年来,等传递函数来构造神经网络的拓扑结构。高性能混凝土的概念大有取代高强混凝土概念的趋势,因为1.2函数的构造人们认识到强度这一单一的指标并不足以揭示结构材料的T对于满足下列条件:作状态。高性
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