Advertisement

【预测模型】基于BP神经网络的混凝土强度预测【附带Matlab源码 695期】.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供一种基于BP（反向传播）神经网络的混凝土抗压强度预测方法，内含详细算法说明及Matlab实现代码。适用于工程材料研究与教学。 【预测模型】BP神经网络混凝土强度预测【含Matlab源码 695期】.zip

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 【预测模型】基于BP神经网络的混凝土强度预测【附带Matlab源码 695期】.zip
    优质
    本资源提供一种基于BP（反向传播）神经网络的混凝土抗压强度预测方法，内含详细算法说明及Matlab实现代码。适用于工程材料研究与教学。 【预测模型】BP神经网络混凝土强度预测【含Matlab源码 695期】.zip
     
  • 基于BP神经网络的气凝胶加气混凝土强度预测方法
    优质
    本研究提出了一种利用BP（Back Propagation）神经网络模型来预测气凝胶加气混凝土抗压强度的方法。通过优化神经网络参数，提高了预测精度，为该材料的设计与应用提供了科学依据。 以轻质加气混凝土砌块的抗压强度预测为例，利用BP神经网络简化了传统的复杂试件制备工作，并取得了较好的预测效果。
     
  • 基于PSO-BP神经网络的混凝土抗压强度预报
    优质
    本研究提出了一种利用粒子群优化（PSO）改进BP神经网络的方法，以提高预测混凝土抗压强度的准确性。通过实验验证了该模型的有效性与优越性能。 为了提高混凝土抗压强度预测的准确性，本段落采用粒子群算法优化BP神经网络的初始权重和阈值，并建立了多因子PSO-BP预测模型。该模型以每立方米混凝土中水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂以及粗集料和细集料的比例及放置天数为输入参数，抗压强度作为输出参数。通过这种方法不仅克服了传统BP算法收敛速度慢且容易陷入局部最优解的问题，还显著提升了模型的学习能力、泛化能力和预测精度。 利用UCI数据库中的Concrete Compressive Strength数据集进行仿真测试的结果表明：PSO-BP模型的预测准确度比传统的BP和GA-BP模型分别提高了8.26%和2.05%，从而验证了该方法在混凝土抗压强度预测方面的有效性。
     
  • 【粮食产量预测】基于BP与GRNN神经网络的预测模型【附带Matlab源码 1247期】.zip
    优质
    本资源提供了一种结合BP和GRNN神经网络进行粮食产量预测的方法，并包含详细的Matlab实现代码，有助于研究者深入理解并应用相关技术。 的Matlab研究室上传的所有资料都附有对应的仿真结果图，这些图表均通过完整代码运行得出，并且经过测试确认可以正常工作，非常适合初学者使用。 1. 完整代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数的m文件；无需单独运行。 - 运行结果效果图。 2. 适用Matlab版本为2024b。如果在运行过程中遇到问题，请根据提示进行修改，或者直接咨询博主寻求帮助。 3. 操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置到Matlab的当前工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果。 4. 仿真咨询 如果需要进一步的服务，请联系博主或查阅博客文章底部提供的联系方式。 - 博主可以提供博客或资源的完整代码； - 可协助复现期刊或参考文献中的内容； - 提供Matlab程序定制服务； - 探讨科研合作机会。
     
  • 【预测模型】基于RNN循环神经网络的预测【附带Matlab源码 363期】.zip
    优质
    本资源提供基于RNN（循环神经网络）的预测模型详解与实践教程，并包含实用的Matlab源代码，适合数据科学爱好者深入学习和应用。 【预测模型】RNN循环神经网络预测代码分享（包含Matlab源码）.zip
     
  • 【预测模型】锂电池健康状态的BP神经网络预测【附带Matlab源码 688期】.zip
    优质
    本资源提供了一种基于BP神经网络算法预测锂电池健康状态的方法，并包含详细的MATLAB源代码，适合研究与学习使用。下载后可直接运行分析电池性能衰退情况。 【预测模型】BP神经网络锂电池健康状态预测【含Matlab源码 688期】.zip
     
  • 【预测模型】BP神经网络停车需求预测【附Matlab代码 765期】.zip
    优质
    本资料提供基于BP（Back Propagation）神经网络的停车需求预测模型，并包含详细的Matlab实现代码，适用于交通工程及城市规划研究。 【预测模型】BP神经网络停车位预测【含Matlab源码 765期】.zip
     
  • 【BP神经网络预测模型】CPI指数预测（含Matlab源码 662期）.zip
    优质
    本资源提供基于BP神经网络的消费者价格指数(CPI)预测模型，内附详细文档和Matlab实现代码，适用于经济学研究与数据分析。 【预测模型】BP神经网络CPI指数预测【含Matlab源码 662期】.zip
     
  • 【预测优化】基于萤火虫算法的BP神经网络预测【附带Matlab源码 1313期】.zip
    优质
    本资源提供了一种结合萤火虫算法与BP神经网络进行预测优化的方法，内含详细说明及MATLAB实现代码，适用于深度学习和智能计算领域。 【优化预测】使用萤火虫算法优化BP神经网络预测（包含Matlab源码）