[发明专利]一种基于径向基神经网络的自密实混凝土强度预测方法在审
| 申请号： | 201911187769.8 | 申请日： | 2019-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN111024929A | 公开（公告）日： | 2020-04-17 |
| 发明（设计）人： | 孙振平;赵一鹤;冀言亮;黎碧云 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G01N33/38 | 分类号： | G01N33/38 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 叶敏华 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于径向基神经网络的自密实混凝土强度预测方法，包括：S1、收集样本数据，样本数据包括N组原始输入向量和对应的原始输出向量，其中，N＞50；S2、对原始输入向量进行初始化处理，得到初始化的输入向量；S3、基于初始化的输入向量和原始输出向量，构建径向基函数模型；S4、基于样本数据，对径向基函数模型进行训练，得到训练好的径向基函数模型；S5、任意给定实际输入向量，代入训练好的径向基函数模型，以得到对应的自密实混凝土强度预测值。与现有技术相比，本发明利用径向基函数将输入向量非线性映射至输出向量，结合高斯函数作为非线性核函数，能够快速收敛获得全局最优解，提高预测效率和预测准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 径向 神经网络 密实 混凝土 强度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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