| 基于PCA-BP原理的混凝土碳化深度预测 |
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| 引用本文： | 甘海龙,郭容宽.基于PCA-BP原理的混凝土碳化深度预测[J].科技通报,2019,35(12):144-149,154. |
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| 作者姓名： | 甘海龙 郭容宽 |
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| 作者单位： | 广西机电职业技术学院,南宁530007;广西机电职业技术学院,南宁530007 |
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| 摘 要： | 混凝土碳化深度是钢筋混凝土结构耐久性评估的重要参数,影响混凝土碳化深度的因素主要有水灰比、水泥用量、混凝土抗压强度、碳化时间、水泥强度、温度与湿度。基于以上7个参数,并结合BP神经网络较好的预测性,以及主成分分析(PCA)能消除自变量间的多重共线性和降低输入数据维度的特点,建立了基于PCA-BP神经网络的混凝土碳化深度预测模型。以30组实测数据为例,对7个影响因素进行主成分分析,最终降为4个主成分,进而将其作为BP神经网络的输入因子,对混凝土碳化深度进行了预测。结果表明:PCA-BP神经网络预测误差低,实现了对混凝土碳化深度的较准确预测,PCA-BP神经网络模型为混凝土碳化深度预测提供了一种科学、可靠的方法。
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| 关 键 词： | 碳化深度 主成分分析法 BP神经网络 预测模型 |
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