基于改进RBF神经网络的钢构件质量预测研究

摘要：

随着我国国民经济的发展,钢结构在建筑结构中所占比例越来越高,这就对大型钢构件生产过程中的质量问题提出了更高的要求,质量预测在质量控制中也起到至关重要的作用.RBF神经网络算法凭借其无限逼近可微函数的优点在质量预测方面得到了广泛的应用.由于生产过程中影响质量的元素很多,该文将采用遗传算法对RBF神经网络进行优化,使质量预测系统达到最优.

关键词：钢结构、质量预测、RBF神经网络、遗传算法

所属期刊栏目：30

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：河北省科技支撑计划项目13210307D;天津市高等学校科技发展基金计划项目20120814

在线出版日期：2016-09-18（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：1-4,46