基于数据融合的混凝土侵彻深度预测

摘要：

提出一种基于数据融合的混凝土侵彻深度预测模型,将拟合小样本试验数据的BP神经网络和经验公式进行数据融合,用融合模型进行侵彻深度预测.结果 表明:数据融合模型可大大降低传统神经网络模型对试验样本数量和分布的要求,互补BP神经网络和经验公式在不同范围内的预测精度,明显提高模型预测精度.

关键词：数据融合、BP神经网络、混凝土、侵彻深度、经验算法

所属期刊栏目：43

分类号：O385(爆炸力学)

资助基金：国家重点研发项目2018YFC1508106

在线出版日期：2020-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：40-45