筑路机械与施工机械化061011

	筑路机械与施工机械化 ROAD MACHINERY & CONSTRUCTION MECHANIZATION 2006 Vol.23 No.10 P.23-24,26

基于RBF网络的混凝土抗压强度的预测

王晓伟　

摘　要：为了预测混凝土的抗压强度,在分析RBF神经网络原理的基础上提出了用RBF神经网络模拟抗压强度与各影响因素间关系的方法.根据搅拌机的实际工作状况,建立了4个输入节点、1个输出节点的RBF神经网络模型,通过19组试验,验证了模型的可靠性.结果表明,实测结果与预测结果相接近,RBF神经网络模型是一种较准确的快速预测混凝土抗压强度的方法.
关键词：RBF神经网络;抗压强度;预测;混凝土
分类号：U416.21 　文献标识码：A
文章编号：1000-033X(2006)10-0023-02

Prediction of Concrete Compression Strength Based on RBF Neural Network

WANG Xiao-wei　

作者单位：王晓伟（西安市公路管理局三秦路桥公司,陕西,西安,710086）　

参考文献：

[1]姚运仕.双叶片搅拌机参数优化及其试验研究[D].西安:长安大学,2004.
[2]赵胜利,刘燕.基于RBF网络的商品混凝土强度预测分析[J].计算机工程,2005,31(18):36-40.
[3]王旭东,邵惠鹤.RBF神经元网络在非线性系统建模中的应用[J].控制理论与应用,1997,14(1):59.
[4]魏海坤.神经网络结构设计的理论与方法[M].北京:国防工业出版社,2005.
[5]赵悟,冯忠绪.RCC及SFRC的振动拌和装置研究[J].筑路机械与施工机械化,2005,22(5):15-17.

收稿日期：2006年1月3日

出版日期：2006年10月10日