【摘 要】
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为解决当前大掺量粉煤灰混凝土(HVFAC)强度与配合比各因素之间的非线性问题,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的大掺量粉煤灰混凝土强度预测方法,通过该方法建立了以
【机 构】
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辽宁工程技术大学建筑工程学院,天津大学建筑工程学院,
【出 处】
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辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
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为解决当前大掺量粉煤灰混凝土(HVFAC)强度与配合比各因素之间的非线性问题,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的大掺量粉煤灰混凝土强度预测方法,通过该方法建立了以粉煤灰掺量、水胶比、用水量和砂率等因素为输入变量,28 d抗压强度为输出变量的大掺量粉煤灰混凝土强度预测机,对实验中不同配合比情况下大掺量粉煤灰混凝土样本的强度进行了预测.结果表明:该方法避免了人工神经网络在对大掺量粉煤灰混凝土强度预测时所表现出来的过学习、泛化能力弱等缺点,较好地解决小样本学习问题,算法简单、预测精度高、抗干扰能力强.
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