再生混凝土抗压强度预测方法研究★

罗 巍，王浩然，甘凯元，谭静雯，温宇嘉

(广西大学土木建筑工程学院，广西 南宁 530004)

1 概述

再生混凝土[1]是一种以废弃混凝土块进行加工、破碎、分级，按一定比例与级配混合制成再生骨料，用于替代混凝土中部分天然骨料的绿色环保材料，其是解决如今天然骨料日益匮乏和建筑垃圾污染问题的措施之一。由于废弃混凝土来自于各种途径，再生骨料性能有较大的离散性，对于确定再生混凝土强度范围需要大量的实验，过程烦琐且成本较高。随着如今人工神经网络研究取得了飞速进展，误差反向传播算法(BP算法)理论的出现给诸多研究领域的发展带来了新的契机。BP算法的理论基础是梯度下降法，尤其擅长解决相互关系较为复杂的多种因素共同作用的非线性问题，但由于网络初始权值和阈值一般为随机选取，导致网络收敛时易陷入局部最小值。遗传算法[2]是由美国的Holland教授在1962年提出的采用进化论规则建立起的并行随机搜索最优化方法，该方法能利用其较好的全局搜索能力取代BP神经网络局部搜索的缺陷，现在已被人们广泛的应用于机器学习、组合优化以及其他学科科研领域等。因此本文使用Matlab建立了GA-BP神经网络再生混凝土预测模型，从其他论文中收集了60个再生混凝土配合比数据用于神经网络训练与预测，通过对比GA-BP神经网络和BP神经网络的预测结果，验证GA-BP神经网络的可靠性。

2 GA-BP预测模型原理

BP(Back-Propagation)神经网络是人工神经网络中应用最广泛的网络模型，其能建立输入与输出之间的非线性函数，较好的模拟两者之间的关系。……