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题名基于深度学习的粉煤灰混凝土氯离子浓度预测
被引量：3
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作者
章玉容
余威龙
麻雪晴
骆天意
王京京
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机构
浙江工业大学土木工程学院
浙江省工程结构与防灾减灾技术研究重点实验室
北京工业大学城市建设学部
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出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期205-212,共8页
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基金
北京市自然科学基金资助项目(9204021)。
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文摘
为研究深度学习方法在氯离子浓度预测中的应用,通过自然潮差环境下粉煤灰混凝土的长期暴露试验获取3150组自由氯离子浓度数据,建立不同激活函数、不同隐藏层层数的多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)模型,开展考虑水灰比、暴露时间、粉煤灰掺量、渗透深度4个输入参数影响的粉煤灰混凝土中的自由氯离子浓度预测研究.结果表明,采用ReLu函数及4层隐藏层构建MLP模型时,自由氯离子浓度的预测结果最优.同时,将构建的最优MLP模型开展基于未测参数的自由氯离子浓度预测,比基于菲克第二定律的预测结果更准确.因此,MLP模型具有精度高和适用范围广泛的特点,可作为氯盐环境下混凝土中自由氯离子浓度预测的新方法.
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关键词
自由氯离子浓度预测
深度学习
多层感知器
激活函数
隐藏层层数
粉煤灰混凝土
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Keywords
free chloride concentration prediction
deep learning
multilayer perceptron
activation function
hidden layer
fly ash concrete
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分类号
TU528
[建筑科学—建筑技术科学]
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