【摘 要】
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在Python语言的环境下,通过对再生混凝土碳化影响因素的分析,建立人工神经网络模型预测不同再生粗骨料取代率、再生细骨料取代率以及加速碳化天数下的再生混凝土碳化深度。结
【机 构】
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福州大学土木工程学院,福建江夏学院工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金海峡联合基金重点支持项目(U1605242)
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在Python语言的环境下,通过对再生混凝土碳化影响因素的分析,建立人工神经网络模型预测不同再生粗骨料取代率、再生细骨料取代率以及加速碳化天数下的再生混凝土碳化深度。结果表明,在合理的网络参数设置下,模型训练拟合较好,预测结果较理想,平均误差百分比为2.65%。因此用人工神经网络模型较准确地快速预测再生混凝土碳化深度是可行的。
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