Betonfestigkeitsvorhersage basierend auf dem neuronalen BP-Netzwerk und dem Matlab-Quellcode
Die Vorhersage der Betonfestigkeit ist eine der wichtigsten Aufgaben bei der Planung und Konstruktion von Bauwerken. Herkömmliche Methoden zur Vorhersage der Betonfestigkeit basieren normalerweise auf empirischen Formeln und Testdaten, diese Methoden weisen jedoch häufig bestimmte Einschränkungen auf. In den letzten Jahren haben künstliche neuronale Netze (ANN) großes Potenzial für die Vorhersage der Betonfestigkeit gezeigt. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe des neuronalen BP-Netzwerks die Betonfestigkeit vorhersagen und den entsprechenden Matlab-Quellcode bereitstellen.
Zunächst müssen wir den konkreten Datensatz für Training und Tests vorbereiten. Der Datensatz sollte Parameter wie Betonmischungsverhältnis, Wasser-Zement-Verhältnis, Zuschlagstoffart und -gehalt, Zusatzstoffe und entsprechende Betonfestigkeitsdaten enthalten. Um die Vorhersagegenauigkeit des neuronalen BP-Netzwerks zu verbessern, sollte die Stichprobengröße des Datensatzes groß genug und repräsentativ sein.
Als nächstes verwenden wir Matlab, um das Training und die Vorhersage des neuronalen BP-Netzwerks zu implementieren. Zuerst müssen wir ein neuronales BP-Netzwerkobjekt erstellen und die Struktur und Parameter des Netzwerks festlegen. Das Folgende ist ein Beispiel für einen Matlab-Quellcode:
% 创建BP神经网络对象
net = feedforwardnet([10 5]);
% 设置训练参