為了獲得壓制生土磚抗壓強(qiáng)度預(yù)測模型,針對(duì)成型壓力、含水率、水泥含量及高厚比對(duì)壓制生土磚抗壓強(qiáng)度的影響,基于國內(nèi)外研究中的91組壓制生土磚抗壓強(qiáng)度試驗(yàn)數(shù)據(jù),分別建立了用于預(yù)測壓制生土磚抗壓強(qiáng)度的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和徑向基（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并將模型預(yù)測結(jié)果分別與試驗(yàn)結(jié)果及回歸分析模型進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)壓制生土磚抗壓強(qiáng)度的預(yù)測精度顯著優(yōu)于回歸分析方法;壓制生土磚抗壓強(qiáng)度與其配合比、成型壓力及高厚比間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系,回歸分析模型不適用于解決此類復(fù)雜問題;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的整體預(yù)測效果較好,但容易陷入局部最優(yōu);RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能可靠地預(yù)測壓制生土磚抗壓強(qiáng)度,預(yù)測結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果比值的平均值為1.007,標(biāo)準(zhǔn)差為0.085,該預(yù)測模型具有較高精確度,能有效解決壓制生土磚抗壓強(qiáng)度與其影響因素間復(fù)雜的非線性關(guān)系,可為壓制生土磚的配合比設(shè)計(jì)提供參考。 

【文章來源】：華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,48(07)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果與試驗(yàn)值的對(duì)比

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種泛化能力優(yōu)越的前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)緊湊,具有強(qiáng)大的全局逼近能力[21]。與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能依賴于最優(yōu)參數(shù)的選擇、收斂速度慢且容易陷入局部極小不同,單隱含層的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其隱含層神經(jīng)元數(shù)目在訓(xùn)練階段自適應(yīng)地調(diào)整,因此可以得到連續(xù)函數(shù)的最佳逼近。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本結(jié)構(gòu)如圖2所示。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層最常用的傳遞函數(shù)為高斯函數(shù),當(dāng)基于此網(wǎng)絡(luò)預(yù)測壓制生土磚的抗壓強(qiáng)度時(shí),采用此函數(shù)輸入抗壓強(qiáng)度影響因素的4維變量Xi:

利用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),所得預(yù)測結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比如圖3所示。由圖3可以看出,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測精度更高,表明RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)壓制生土磚抗壓強(qiáng)度的分析預(yù)測比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更具優(yōu)勢(shì)。計(jì)算其預(yù)測結(jié)果的相對(duì)誤差,并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,可以發(fā)現(xiàn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的相對(duì)誤差絕對(duì)值的平均值僅為2.43%,相對(duì)誤差的絕對(duì)值均小于10%,且其中88%的樣本(80組數(shù)據(jù))的預(yù)測結(jié)果相對(duì)誤差絕對(duì)值小于5%,相對(duì)誤差最大值為9.04%,在工程實(shí)際允許的誤差范圍之內(nèi)。

【參考文獻(xiàn)】：
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