基于GA-BP神经网络的海砂混凝土配合比研究OA

神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型,可以通过学习样本数据,自动识别和预测未知数据.在混凝土配合比设计中,神经网络可以通过学习历史数据,自动优化混凝土的配合比,提高设计效率和准确性.本文考虑了水泥、粉煤灰、硅灰、矿粉、水、海砂、石子和减水剂对海砂混凝土抗压强度的影响,设计包括输入层、隐藏层和输出层8-8-1的拓扑结构,并利用遗传算法通过交叉和变异等过程,优化神经网络的初始权值和阈值,采用试验样本训练GA-BP神经网络,并以此为基础建立了海砂混凝土配合比设计方法,指导海砂混凝土的设计应用.