基于人工神经网络的不同混凝土实时强度预测研究

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1、2016年第12期(总第326期)Number12in2016(TotalNo．326)混凝土Concrete理论研究THEORETICALRESEARCHdoi：10．3969／j．issn．1002-3550．2016．12．011基于人工神经网络的不同混凝土实时强度预测研究方涛，王俊锋，张鑫月，金光日(延边大学工学院土木工程系，吉林延吉133002)摘要：准确地预测混凝土的实时强度对确保结构的安全使用有重要的作用，而影响混凝土强度的因素很多，且各种因素对混凝土强度的影响程度不同，所以在实际工程中对混凝土强度的预测比较复杂。通过人工神经网络及大量样本数据，阐述了人

2、工神经网络强度预测模型的技术方案，有效结合多种影响因子，建立了评估预测系统。实测结果表明，预测准确率达到了96％以上，为混凝土更好地在工程上应用提供一定理论依据，且为今后人工神经网络理论进一步在结构工程中应用奠定了基础。关键词：人工神经网络；混凝土；抗压强度；预测模型中图分类号：TU528．01文献标志码：A文章编号：1002—3550(2016)12—0038—06Researchonconcretereal-timestrengthpredictionbasedonartificialneuralnetworkFANGTao，WANGlunfeng，ZHANGXi

3、nyue，]／NGuangr／(DepartmentofCivilEngineering，YanbianUniversityofTechnoloffy，Yanji133002，China)Abstract：Forecastingtheconcretereal-timestrengthtrulyhas孤importantroleinthestructuretoensurethesafety．buttherearemanyfactorstoinfluencetheconcremstrength，andtheinfluencesisdifferent，SOintheactu

4、alengineeringforecastingtheconcretestrengthofismorecomplex．Basedontheartificialneuralnetworkandalargenumberofsanapledata，itexpoundsthetechnicalschemeofstrengthpredictionmodelfortheartificialneuralnetwork．Theschemecombineswithalotofinfluencefactorseffectivelyandestablishesthepredictablee

5、valuationsystem．Themeasuredresultsshowthatthepredictableaccuracyismorethan96％．itprovidesthecertaintheoreticalbasisforusingtheconcretebetterinengineering，andalsolaysthefoundationtoapplytheartificialneuralnetworktheoryfurtherinstructureengineeringforthelustre．Keywords：artificialneuralnetw

6、ork；concrete；compressivestrength；predictionmodel0引言随着我国现代经济的高速运转，建筑行业得到了蓬勃的发展。但在结构发展过程中出现了许多的安全问题，这些问题出现的原因大部分在于结构材料强度的不足[1]，而在土木工程结构中应用最多的材料是混凝土，因此准确地预测混凝土的实时强度对确保结构的安全使用有重要的作用。在实际工程中，不同材料组成的混凝土差异较大，特别是在强度上，因此对其使用有着严格的要求。在传统的预测强度模型中大部分都包括数学规律和表达式，虽能在一定程度上反映上述复杂特性脚，但仍存在许多缺陷：模型形式复杂、不统一和计

7、算量庞大等。在国外，对于人工神经网络的研究很多，M．FaouziHarkat、HalilIbrahimErdal等鲫指出人工神经网络能更好地以较少的数据维数来代替原有数据的信息；而对于国内，杨朝晖等同提出用人工神经网络方法进行混凝土强度预测与设计；本研究所提的人工神经网络预测模型可以快速建立混凝土强度与其影响因子之间的非线性映射关系，对不同混凝土进行实时强度预测，不仅有效地减少混凝土试配次数，大幅度提高混凝土质量及工作效率，节约成本，还为今后人工神经网络理论进一步在结构工程中应用奠定了基础。1BP神经网络原理人工神经网络(ANN)为模拟大脑基本特性，