[1]卜良桃,洪俊鹏.基于SSA-BP神经网络的圆钢管RPC短柱轴压承载力预测[J].沈阳建筑大学学报(自科版),2023,(4):587-95.[doi:10.11717/j.issn:2095-1922.2023.04.02]
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基于SSA-BP神经网络的圆钢管RPC短柱轴压承载力预测()
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《沈阳建筑大学学报(自科版)》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2023年第4期
页码:
587-95
栏目:
土木工程
出版日期:
2023-08-04

文章信息/Info

作者:
卜良桃; 洪俊鹏
关键词:
麻雀搜索算法; BP神经网络; 圆钢管RPC柱; 承载力
DOI:
10.11717/j.issn:2095-1922.2023.04.02
摘要:
目的 研究圆钢管活性粉末混凝土(Reactive Powder Concrete,RPC)短柱轴压承载力与各影响因素之间的非线性映射关系，创建高精度承载力预测模型。方法 引入麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)，优化BP神经网络的初始权重、阈值；以155组试验数据为基础，建立并训练SSA-BP神经网络模型，对圆钢管RPC短柱轴压承载力进行预测；将SSA-BP神经网络的预测结果与BP神经网络、遗传算法(Genetic Algorithm，GA)优化的BP神经网络预测结果及代表性公式预测结果加以比较。结果 高79.05%和35.62%，单次运行时间较GA-BP神经网络减少44.34%；SSA-BP神经网络平均误差为3.66%，远低于公式预测误差。 结论 SSA-BP神经网络能够实现圆钢管RPC短柱轴压承载力的高精度预测，为研究圆钢管RPC短柱轴压承载力提供了新方法。

相似文献/References:

[1]陆征然 赵婉东 郭超.基于BP神经网络的缺陷CFST短柱承载力预测[J].沈阳建筑大学学报(自科版),2021,(4):702.[doi:10.11717/j.issn:2095-1922.2021.04.16]

更新日期/Last Update: 2023-08-04