摘要
一种植被混凝土孔隙率预测方法,包括以下步骤:获取混凝土的参数;构建GA‑BP神经网络模型,将混凝土的参数数据集分成训练集和测试集,并归一化处理;模型训练阶段,以混凝土的参数作为输入变量,孔隙率作为输出变量,利用训练集训练GA‑BP神经网络模型;通过优化GA‑BP神经网络模型中的权值和阈值,获取最优权值和阈值;基于优化的BP神经网络模型对测试集中的数据进行孔隙率的预测,获取孔隙率的预测值。本发明提供的一种植被混凝土孔隙率预测方法,能有效预测混凝土孔隙率,不但节省了时间,而且准确性高。
技术关键词
BP神经网络模型
植被混凝土
混凝土孔隙率
基因
训练算法
位点
遗传算法
参数
数据
染色体
误差
变量
训练集
轮盘
粗骨料
标签
连续性
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标志物
生物制品
基因表达抑制剂
抑制胃癌细胞
药物
结肠癌患者
转录组测序数据
靶向治疗
生物标志物
卵泡抑素样蛋白
骨关节炎
机器学习方法
机器学习算法
特征方法
朴素贝叶斯分类器