基于GA-BP算法的混凝土抗压强度指标筛选

摘要：

利用遗传算法GA-BP神经网络筛选出最能表征混凝土抗压强度的因素指标,并以选取的因素指标作为输入变量,以抗压强度为输出变量,创建支持向量机(SVM)回归模型,克服了冗余因素指标对模型精度的影响.实例分析表明,采用筛选后的指标创建的SVM模型具有较高的精确度,对抗压强度的预测效果优于未经筛选的指标创建的SVM模型,简化了混凝土抗压强度评定的过程,只需考虑少量因素指标就能完成对抗压强度的评定.

关键词：混凝土抗压强度评定、遗传算法、BP神经网络、指标筛选、支持向量机

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：兰州市科学技术局计划项目兰财建发[ 2015 ] 85号;兰州石化职业技术学院科技资助项目院发〔2015〕69 号;甘肃省科技厅计划项目1204GKCA004;甘肃省财政厅专项资金立项资助甘财教[2013]116号

在线出版日期：2018-01-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：10-14