【摘 要】
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基于RBF神经网络的突出优点，利用RBF神经网络研究外加刺对充填体强度的影响规律，利用训练好的RBF神经网络模型对掺入外加剂的充填体强度进行预测分析。训练样本的预测值与实测
【机 构】
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北京科技大学土木与环境工程学院、金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室
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基于RBF神经网络的突出优点，利用RBF神经网络研究外加刺对充填体强度的影响规律，利用训练好的RBF神经网络模型对掺入外加剂的充填体强度进行预测分析。训练样本的预测值与实测值的相对误差为0．00％～1．19％；测试样本的预测值与实测值的相对误差为4．76％～6．08％。结果表明：该预测模型不仅可以提高实验工作效率，节省人力、物力，而且具有较高精度。
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