《表1 BP网络学习样本：改进BP神经网络的再生粗骨料混凝土强度预测》

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《改进BP神经网络的再生粗骨料混凝土强度预测》

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为了达到较快的收敛速度及计算精度，本文反复试验，最终采用双隐含层的BP神经网络来建立再生混凝土抗压强度的计算模型。其结构如图2所示。本文根据文献[5，13-15]收集到的再生混凝土的水灰比、不同龄期、再生骨料取代率及再生混凝土的抗压强度数据，从中选取了38组数据作为学习样本，另选取5组作为预测样本以检验学习效果。为了加快网络的收敛速度，在训练之前将各输入物理量化为0.2～0.8归一化区间，预测样本中网络的抗压强度反归一化后得到预测值。归一化后的学习样本数据见表1。