改进的BP神经网络模型预测充填体强度_魏微.pdfVIP

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2017-05-27 发布于浙江
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改进的BP神经网络模型预测充填体强度_魏微

45 6 Vol. 45 No. 6 第卷第期哈尔滨工业大学学报 2 0 1 3 6 June 20 13 年月 JOURNAL OF HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY BP 改进的神经网络模型预测充填体强度 1 ，2 1 ，魏微高谦 (1．北京科技大学土木与环境工程学院，100083 北京;2 ．承德石油高等专科学校，067000 河北承德) : ， BP ， 18 摘要为了准确评价和预测充填体强度采用改进的神经网络算法利用实验室做的组充填体单轴抗压强度试， 5 － 7 － 1 ( 5 ， 7 ，验结果建立了充填体强度与影响因素之间的网络模型结构输入层为个神经元隐含层为个神经元输出 1 ，， 28 d )．， BP 层为个神经元输入为胶砂比及各胶凝材料掺量输出为充填体单轴抗压强度结果表明改进的神经网络，，对于充填体的强度具有良好的预测能力建立的网络模型不仅收敛速度快而且训练精度高对充填体强度的预测结果与训练数据和测试数据的最大相对误差仅为4. 23% ． : ; ; ; BP 关键词充填体强度预测改进的神经网络中图分类号:TD853. 34 文献标志码:A 文章编号:0367 － 6234 (2013)06 － 0090 － 06 Strength prediction of backfilling body based on modified BP neural network WEI Wei1，2 ，GAO Qian1 (1． School of Civil and Environment Engineering ，University of Science and Technology Beijing ，100083 Beijing ，China ; 2． Chengde Petroleum College ，067000 Chengde ，Hebei ，China) Abstract :To evaluate and predict the strength of backfilling body ，a new method is provided to establish a model of the relationship between backfilling body strength and influence factors． The modified BP neural network algorithm is used to establish the model based on 18 groups results of