《表6 神经网络模型预测结果》

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《粉煤灰掺量对胶结充填体强度影响规律研究》

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以粉煤灰添加量、胶凝材料用量、料浆质量浓度为影响因素，分别研究其对胶结充填体3d，7d，28d单轴抗压强度的非线性影响规律，采用3-Hn-1的三层BP神经网络结构。训练精度goal=1e-7，迭代次数epochs=10 000，最小性能梯度min＿grad=1e-5，隐层传输函数为tansig，输出层传输函数为logsig，训练函数为trainlm，trainlm使用L-M算法。由方差分析结果可知，胶凝材料用量和料浆浓度对充填体抗压强度影响显著，在对3d，7d，28d3个龄期建立神经网络模型时，仅考虑粉煤灰不同掺量的抗压强度结果。因此，在利用神经网络预测不同龄期抗压强度时，固定胶凝材料的最优用量为310kg/m3，料浆最优质量浓度为81%，粉煤灰掺量变化范围为0～50%，变化梯度为5%，主要研究粉煤灰掺量对不同龄期充填体强度的影响规律。利用BP神经网络模型预测各龄期单轴抗压强度，结果见表6与图1。