《表1 各选用参数的变化范围》

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《基于神经网络的粉煤灰混凝土强度与干缩性能模型》

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针对粉煤灰混凝土的强度要求，预测模型必须围绕强度，表达出其与各影响因素的映射关系。建设方法上，首先所有样本的影响因素、强度值对应了模型的输入变量、输出变量，再围绕影响因素的数量对输入层神经元节点数量进行选择，出于便捷性考虑，需要对输入层神经元节点数量进行控制，以降低模型的复杂程度，这有利于提高神经网络学习效率[4]。因为影响粉煤灰混凝土强度的因素众多，如原材料、生产条件、工艺技术等，且各影响因素之间存在复杂的非线性关系，针对此，为了满足上述便捷性要求，文章将依照权重逻辑选择主要因素，具体包括：水泥的等级、粉煤灰的等级、最大需水量的比值、水泥的耗费量、粉煤灰的耗费量、粗细骨的耗费量、水胶比以及龄期等，作为此次研究的输入量，输出量则是粉煤灰混凝土的抗压强度。在上述条件下，将主要因素作为输入变量纳入模型当中，粉煤灰混凝土强度值则作为唯一输出，最终得到神经网络模型。表1所示为各选用参数的变化范围。