
基本信息:
- 专利标题: 胶凝砂砾石配合比关键指标预测抗压强度的BP神经网络分析方法
- 申请号:CN201911099755.0 申请日:2019-11-12
- 公开(公告)号:CN111027117B 公开(公告)日:2023-03-24
- 发明人: 陈守开 , 符永淇文 , 汪伦焰 , 郭磊
- 申请人: 华北水利水电大学
- 申请人地址: 河南省郑州市北环路36号
- 专利权人: 华北水利水电大学
- 当前专利权人: 华北水利水电大学
- 当前专利权人地址: 河南省郑州市北环路36号
- 代理机构: 郑州明华专利代理事务所
- 代理人: 高丽华
- 主分类号: G06F30/13
- IPC分类号: G06F30/13 ; G06F30/20 ; G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06F119/14
摘要:
本发明属于胶凝砂砾石性能分析技术领域,具体涉及一种胶凝砂砾石配合比关键指标预测抗压强度的BP神经网络分析方法。该方法将箱线图和BP循环神经网络进行结合,通过箱线图法对异常数据进行识别和剔除后再预测,能够减小异常值对预测结果的影响,然后以水泥用量、粉煤灰用量、水用量、砂用量、砂砾料用量砂砾石最大粒径、砂率和水胶比等配合比关键参数建立抗压强度预测模型来预测胶凝砂砾石抗压强度,预测精确度高、预测效果好,为胶凝砂砾石配合比设计、预测模型的选取以及无损检测提供参考。
公开/授权文献:
- CN111027117A 胶凝砂砾石配合比关键指标预测抗压强度的BP神经网络分析方法 公开/授权日:2020-04-17