一种基于贝叶斯神经网络的混凝土耐久性预测方法

本发明公开了一种基于贝叶斯神经网络的混凝土耐久性预测方法，该方法通过设计多层贝叶斯神经网络模型，结合混凝土配合比、外部环境条件及材料属性等数据进行耐久性预测。贝叶斯神经网络通过随机采样更新权重和偏置，能够量化预测的不确定性并提供预测置信度区间。具体步骤包括数据预处理、网络训练、采样计算输出均值和标准差、梯度下降法优化模型参数，并最终评估模型预测性能。本发明方法能够有效地量化混凝土耐久性预测中的不确定性，并为建筑工程师提供更加科学、准确的决策支持，降低实验测试的成本和时间。