基于遗传算法和人工神经网络的高性能混凝土劈裂抗拉强度预测

摘要：

为实现高性能混凝土劈裂抗拉强度的准确预测,提出结合人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)的GA-ANN预测模型.首先通过遗传算法得到合适的人工神经网络初始权值和阈值,然后在GA-ANN预测模型基础上对数据集进行训练和测试,并利用相关系数误差指标对模型性能进行比较和评估.结果表明,经过遗传算法优化的模型预测结果与实际抗拉强度相关系数均>0.97,误差分布更集中于0附近,预测精度较优化前得到较大程度提升.所提出的GA-ANN预测模型为高性能混凝土劈裂抗拉强度提供了一种高精度、方便快捷的预测方法.

关键词：高性能混凝土、劈裂抗拉强度、预测、遗传算法、神经网络、机器学习

所属期刊栏目：52

分类号：TU528(建筑材料)

资助基金：湖南省科技计划;中建股份科技研发课题

在线出版日期：2023-03-02（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：16-19,41